KR20060130156A - Generating user information for use in targeted advertising - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 광고에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 예를 들어 검색 질의 또는 문서 요청과 같은 사용자 요청에 대해 서비스하도록 특히 관련 광고들 또는 광고 크리에이티브들을 결정하는 것에 관한 것이다.The present invention relates to advertising. In particular, the invention relates in particular to determining relevant advertisements or ad creatives to serve for user requests such as, for example, search queries or document requests.
텔레비전, 라디오, 신문 및 잡지들과 같은 전통적인 매체를 이용한 광고는 널리 알려져 있다. 불행하게도, 인구통계 조사 및 전형적인 각종 매체 아울렛들의 청중에 대한 전반적으로 합리적인 추정들로 무장한 경우조차도, 광고주들은 자신들의 광고 예산이 낭비되고 있다라고 인식하였다. 게다가, 이와 같은 낭비를 식별하여 제거하는 것은 매우 어렵다. Advertisements using traditional media such as television, radio, newspapers and magazines are well known. Unfortunately, even when armed with demographic surveys and general reasonable estimates of the audience of typical media outlets, advertisers have recognized that their advertising budget is wasting. In addition, it is very difficult to identify and eliminate such waste.
최근, 대화식 매체를 통한 광고가 대중화되고 있다. 예를 들어, 인터넷을 사용하는 사람들이 폭발적으로 증가하고 있기 때문에, 광고주들은 인터넷을 통해 제공되는 매체 및 서비스들을 광고를 위한 잠재적으로 강력한 방법으로서 인식하게 되었다.Recently, advertisements through interactive media have become popular. For example, because of the explosion of people using the Internet, advertisers have recognized the media and services offered over the Internet as a potentially powerful method for advertising.
광고주들은 이와 같은 광고의 가치를 극대화하기 위하여 여러 가지 전략들을 개발하였다. 한 가지 전략으로서, 광고주들은 많은 청중에 도달하는 길들로서 대화 식 매체 또는 서비스들(일반성을 상실함이 없이 "웹사이트들(Websites)"이라 칭함)을 제공하는 대중적인 프레즌스(presence) 또는 수단을 사용한다. 이 제1 방법을 사용하면, 광고주는 광고들을 예를 들어 뉴욕 타임즈 웹사이트 또는 UST 투데이 웹사이트의 홈 페이지에 게재할 수 있다. 또 다른 전략으로서, 광고주는 광고들을 더 좁은 틈새시장의 청중들을 타겟화함으로써, 청중에 의한 긍정적인 응답을 얻을 확률을 증가시켰다. 예를 들어, 코스타리카 열대 우림의 관광 사업을 하는 대행사는 야후 웹사이트의 에코투어리즘-여행 서브디렉토리 상에 광고들을 게재할 수 있다. 광고주는 통상적으로 이와 같은 타겟팅을 수동으로 결정할 것이다.Advertisers have developed several strategies to maximize the value of these advertisements. As one strategy, advertisers use a popular presence or means of providing interactive media or services (called "Websites" without loss of generality) as a way to reach a large audience. use. Using this first method, an advertiser can place ads on a home page of the New York Times website or UST Today website, for example. As another strategy, advertisers increased their chances of getting a positive response by an audience by targeting ads in a narrower niche audience. For example, a tourism agency in the Costa Rica rainforest may place ads on the Ecotourism-Travel subdirectory of the Yahoo website. The advertiser will typically determine this targeting manually.
전략과 무관하게, 웹사이트-기반으로 한 광고들(또한, "웹 광고들(Web ads)"이라 칭함)은 전형적으로 "배너 광고들(banner ads)" 형태, 즉 그래픽 컴포넌트들을 포함하는 직사각형 박스 형태로 광고 청중에게 제공된다. 광고 청중의 멤버(일반성을 상실함이 없이 명세서에서 "시청자(viewer)" 또는 "사용자(user)"라 칭함)가 배너 광고들을 클릭함으로써 이들 배너 광고들 중 한 광고를 선택할 때, 임베드된 하이퍼텍스트 링크들은 통상 시청자를 광고주의 웹사이트로 향하게 한다. 시청자가 광고를 선택하는 이 공정을 통상 "클릭-쓰루(click-through)"("클릭-쓰루(click-through)"는 임의의 사용자 선택을 커버하도록 하는 것이다)라 칭한다. 클릭-쓰루들의 수 대 광고의 임프레션들의 수(즉, 광고가 렌더링되는 횟수)의 비를 통상 광고의 "클릭-쓰루율(click-through rate)"이라 칭한다.Regardless of the strategy, website-based advertisements (also called "Web ads") are typically in the form of "banner ads", ie rectangular boxes containing graphical components. In the form of advertising to the audience. Embedded hypertext when a member of the advertising audience (called "viewer" or "user" in the specification without loss of generality) selects one of these banner ads by clicking on the banner ads. Links typically direct viewers to the advertiser's website. This process by which the viewer selects an advertisement is commonly referred to as " click-through " (" click-through " is to cover any user selection). The ratio of the number of click-throughs to the number of impressions of the advertisement (ie, the number of times the advertisement is rendered) is commonly referred to as the " click-through rate " of the advertisement.
"변환(conversion)"은 이전 서비스되는 광고와 관련되는 트랜잭션을 사용자가 완료할 때 발생된다라고 칭한다. 변환을 구성하는 것은 경우마다 다를 수 있고 다양한 방법들로 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 광고를 클릭하며, 광고주의 웹 페이지라 칭하고, 웹 페이지를 떠나기 전 이 웹페이지에서 구매를 완료할 때 변환이 발생되는 경우가 있을 수 있다. 대안적으로, 변환은 광고를 나타내고, 소정 시간(예를 들어, 7일) 내에서 광고주의 웹 페이지 상에서 구매를 행하는 것으로 사용자에 의해 규정될 수 있다. 또한 다른 대안으로서, 예를 들어, 화이트 페이퍼(white paper)를 다운로딩, 적어도 소정 깊이의 웹사이트로 항해, 적어도 어떤 수의 웹 페이지들을 항해, 적어도 어떤 수의 웹 페이지들을 시청, 웹사이트 또는 웹페이지 상에서 소정 시간량 소모, 웹사이트 상에 등록 등과 같은 임의의 측정가능/관측가능한 사용자 행위로 광고주에 의해 규정될 수 있다. 종종, 사용자 행위들이 완료된 구매를 나타내지 않으면, 이들 행위들은 세일즈 리드(sales lead)를 나타낼 수 있지만, 변환을 구성하는 사용자 행위들은 이에 제한되지 않는다. 실제로, 변환을 구성하는 것에 대한 많은 다른 정의들이 가능하다. 변환들의 수 대 광고의 임프레션들의 수(즉, 광고가 디스플레이되는 횟수)의 비를 통상 변환율이라 칭한다. 광고의 서비스 이후에 변환이 소정 시간 내에서 발생할 수 있다라고 규정하면, 변환율의 하나의 가능한 규정은 과거의 소정 시간보다 더 많이 서비스된 광고들만을 고려할 수 있다는 것이다. "Conversion" is referred to as occurring when a user completes a transaction associated with a previously served advertisement. What constitutes a conversion may vary from case to case and can be determined in various ways. For example, there may be a case where a conversion occurs when a user clicks on an advertisement, calls an advertiser's web page, and completes a purchase on that web page before leaving the web page. Alternatively, the conversion may be defined by the user as representing an advertisement and making a purchase on the advertiser's web page within a predetermined time (eg, seven days). Also as another alternative, for example, downloading white paper, navigating to a website of at least a predetermined depth, navigating at least any number of web pages, viewing at least any number of web pages, website or web Any measurable / observable user behavior, such as spending a certain amount of time on a page, registering on a website, or the like, may be defined by the advertiser. Often, if user actions do not represent a completed purchase, these actions may represent a sales lead, but the user actions that make up the conversion are not limited thereto. Indeed, many other definitions of what constitutes a transformation are possible. The ratio of the number of conversions to the number of impressions of the advertisement (ie, the number of times the advertisement is displayed) is commonly referred to as the conversion rate. Given that conversion may occur within a given time after the service of the advertisement, one possible provision of the conversion rate is that only ads served more than a given time in the past may be considered.
웹사이트-기반으로 한 광고의 초창기 전망에도 불구하고, 기존 방법들에는 여러 가지 문제들이 여전히 남아있다. 광고주들이 많은 청중에 도달할 수 있지만, 이들 광고주들은 광고 투자에 대한 이윤에 대해서 자주 불만을 나타내고 있다. Despite the initial outlook for website-based advertising, many problems remain with existing methods. Advertisers can reach a large audience, but these advertisers are often dissatisfied with the profits on their advertising investment.
유사하게, 광고들이 제공되는 웹사이트들의 호스트들("웹사이트 호스트 들(Website hosts)" 또는 "광고 소비자들(ad consumers)"이라 칭함)은 사용자의 경험에 손상을 입힘이 없이 광고 수입을 극대화하는 문제에 직면한다. 일부 웹사이트 호스트들은 사용자들의 관심들에 대한 광고 수입에 대해서 등급을 매겼다. 하나의 이와 같은 웹사이트는 "Overture.com"이라 칭하는데, 이는 사용자 질의들에 응답하여 "검색 결과들(search results)"로서 치장한 광고들을 보내는 소위 "검색 엔진(search engine)" 서비스를 호스트한다. Overture.com 웹사이트는 광고주들로 하여금 자신들의 웹사이트(또는 타겟 웹사이트를)를 검색 결과들의 리스트 상에서 더 높은 자리를 차지하는데 비용을 지불하도록 한다. 사용자가 광고를 클릭하는 경우에만 광고주가 비용을 지불하는 이와 같은 방식들(즉, 클릭당 비용)이 구현되면, 광고주는 자신들의 광고들을 효율적으로 타겟화하기 위한 의욕을 상실하게 되는데, 그 이유는 열악하게 타겟화된 광고가 클릭되지 않을 것임으로 지불을 필요로 하지 않을 것이다. 결국, 클릭당 고비용 광고들은 최상부 근처에 또는 이 최상부에 나타나지만, 광고 퍼블리셔(publisher)에 대한 실제 수입으로 반드시 전환되는 것은 아닌데, 그 이유는 시청자들이 이들을 클릭하지 않기 때문이다. 게다가, 시청자들이 클릭하는 광고는 리스트의 더욱 아래에 있거나 리스트 상에 아예 없음으로, 광고들의 관련성은 손상된다.Similarly, hosts of websites where advertisements are served (called "Website hosts" or "ad consumers") maximize advertising revenue without compromising the user's experience. Face the problem. Some website hosts have rated advertisement revenue for users' interests. One such website is called "Overture.com", which hosts a so-called "search engine" service that sends advertisements dressed up as "search results" in response to user queries. . The Overture.com website allows advertisers to pay for placing their website (or target website) higher on the list of search results. If such schemes are implemented in which the advertiser only pays when the user clicks on the ad (i.e. cost per click), then the advertiser loses the motivation to target their ads effectively, which is why No targeted ads will be clicked, so no payment is required. After all, high-cost ads per click appear near or on top, but are not necessarily converted to actual revenue for an ad publisher, because viewers do not click on them. In addition, the relevance of the advertisements is compromised because the advertisements that viewers click are further down the list or are not on the list at all.
예를 들어, 구글과 같은 검색 엔진들은 광고주들이 자신들의 광고들을 타겟화하도록 하여, 이들 엔진들이 검색 결과 페이지로 렌더링 되도록 하고 이들이 아마도 검색 결과들 페이지를 프롬프트하는 질의에 관련되도록 할 것이다. 이메일 정보를 토대로 한 광고들을 타겟화하는 시스템들과 같은 다른 타겟화된 광고 시스템 들(예를 들어, 발명자들인 Jeffrey A. Dean, Georges R. Harik and Paul Bucheit가 2003년 6월 2일에 출원한 발명의 명칭이 "SERVING ADVERTISEMENTS USING INFORMATION ASSOCIATED WITH E-MAIL"인 미국 특허 10/452,830(본원에 참조됨)를 참조) 또는 컨텐트를 토대로 광고들을 타겟화하는 시스템들(예를 들어, 발명자들인 Anderson, Paul Bucheit, Alex Carobus, Claire Cui, Jeffrey A. Dean, Georges R. Harik, Deepak Jindal 및 Narayanan Shivakumar가 2003년 2월 26일에 출원한 발명의 명칭이 "SERVING ADVERTISEMENTS BASED ON CONTENT"인 미국 특허 출원 10/375,900호 참조)는 유사한 문제들을 가질 수 있다. 즉, 광고 시스템들은 일반적으로 사용자 요청된 정보와 관련되고 특히 현재 사용자 관심에 관계하는 광고들을 제공하고자 한다. For example, search engines such as Google will allow advertisers to target their ads, allowing these engines to be rendered into a search results page and possibly related to a query prompting the search results page. Other targeted advertising systems, such as systems that target ads based on email information (e.g., filed June 2, 2003 by inventors Jeffrey A. Dean, Georges R. Harik and Paul Bucheit). See US Patent 10 / 452,830 (incorporated herein), entitled "SERVING ADVERTISEMENTS USING INFORMATION ASSOCIATED WITH E-MAIL" or systems that target ads based on content (e.g., inventor Anderson, US Patent Application No. 10 entitled "SERVING ADVERTISEMENTS BASED ON CONTENT" filed February 26, 2003 by Paul Bucheit, Alex Carobus, Claire Cui, Jeffrey A. Dean, Georges R. Harik, Deepak Jindal, and Narayanan Shivakumar. / 375,900) may have similar problems. In other words, advertising systems generally seek to provide advertisements related to user requested information and in particular related to current user interests.
상술한 바로부터 알 수 있는 바와 같이, 키워드-타겟화된 광고 또는 컨텐트-타겟화된 광고와 같은 타겟화된 광고 시스템들은 매우 유용한 광고 형태들을 제공한다. 그러나, 일반적으로 관련 광고들을 서비스할 수 있는 온라인 광고 시스템들 조차도 특정 사용자에게 최적으로 부합되는 관련 광고들을 선택할 수 없다.As can be seen from the foregoing, targeted advertising systems such as keyword-targeted advertising or content-targeted advertising provide very useful advertising forms. However, in general, even online advertising systems that can serve relevant advertisements cannot select relevant advertisements that best fit a particular user.
따라서, 온라인 광고 성능을 개선시킬 필요가 있다. 특히, 예를 들어 검색 질의 또는 문서 요청과 같은 일부 사용자 요청에 대해서 서비스되는 광고들과 요청을 제공한 사용자와의 관련성을 증가시킬 필요가 있다. Thus, there is a need to improve online advertising performance. In particular, there is a need to increase the relevance of advertisements served for some user requests, such as, for example, search queries or document requests, with the user who provided the request.
본 발명은 광고를 스코어링하기 위하여 사용되는 매칭(match)을 결정하는 방법들 및 장치를 설명한다. 이와 같은 방법들 및 장치는 (a) (i) 광고를 타겟화하기 위하여 사용되는 광고 및/또는 사용자 프로파일 정보의 광고 랜딩 페이지의 사용자 프로파일 정보, 및 (ii) 광고가 렌더링될 사용자의 사용자 프로파일 정보를 사용하여 제1 매칭값을 결정하며, (b) (i) 광고의 광고 랜딩 페이지의 사용자 프로파일 정보 및/또는 광고를 타겟화하기 위하여 사용되는 사용자 프로파일 정보, 및 (ii) 광고가 서비스될 문서의 사용자 프로파일 정보를 사용하여 제2 매칭값을 결정하고, (c) 상기 제1 매칭값 및 제2 매칭값을 사용하여 광고를 스코어링하기 위하여 사용되는 매칭을 결정할 수 있다. The present invention describes methods and apparatus for determining a match used to score an advertisement. Such methods and apparatus include (a) user profile information of an advertisement landing page of advertisements and / or user profile information used to target an advertisement, and (ii) user profile information of a user for which the advertisement is to be rendered. Determine a first matching value using the following: (b) (i) user profile information of the advertisement landing page of the advertisement and / or user profile information used to target the advertisement, and (ii) the document on which the advertisement will be served. Determine a second matching value using the user profile information of and (c) determine a match used to score an advertisement using the first matching value and the second matching value.
본 발명은 또한 상술한 바와 같은 방법들 및 장치에서 또는 사용자 프로파일 정보를 사용하여 광고들을 타겟화하는 다른 방법들 및 장치에서, 광고의 광고 랜딩 페이지의 사용자 프로파일 정보의 적어도 일부, 광고의 타겟팅을 위하여 사용되는 사용자 프로파일 정보의 적어도 일부, 사용자의 사용자 프로파일 정보의 적어도 정보 및/또는 문서의 사용자 프로파일 정보의 적어도 일부가 추론될 수 있다는 것을 개시한다.The invention also provides for the targeting of an advertisement, at least a portion of the user profile information of an advertisement landing page of the advertisement, in the methods and apparatus as described above or in other methods and apparatus for targeting advertisements using user profile information. It is disclosed that at least some of the user profile information used, at least information of the user profile information of the user and / or at least some of the user profile information of the document can be inferred.
본 발명의 일 실시예에서, 사용자를 위한 사용자 프로파일 정보는 (a) 사용자를 위한 초기 사용자 프로파일 정보를 결정하며, (b) 사용자를 위한 사용자 프로파일 정보를 추론하고, (c) 초기 사용자 프로파일 정보 및 추론된 사용자 프로파일 정보 둘 다를 사용하여 사용자를 위한 사용자 프로파일 정보를 결정함으로써 결정될 수 있다. 사용자를 위한 초기 사용자 프로파일 정보는 사용자에 의해 제공된 과거 검색 질의들 및/또는 사용자에 의한 과거 문서 선택들을 사용하여 결정될 수 있다.In one embodiment of the present invention, user profile information for a user includes (a) determining initial user profile information for the user, (b) infer user profile information for the user, (c) initial user profile information, and It can be determined by using both inferred user profile information to determine user profile information for the user. Initial user profile information for a user may be determined using historical search queries provided by the user and / or historical document selections by the user.
본 발명의 일 실시예에서, 사용자를 위한 사용자 프로파일 정보는 (a) 다수의 문서들 및 사용자 각각을 위한 노드를 규정하며, (b) 그래프를 규정하기 위하여 상기 노드들 간의 관련성이 존재하면 노드들 간에 에지들을 부가하고, (c) 다른 문서들의 사용자 프로파일 정보 및 그래프의 토포로지를 사용하여 사용자를 위한 사용자 프로파일 정보를 추론함으로써 추론될 수 있다. In one embodiment of the invention, user profile information for a user defines (a) a number of documents and a node for each of the users, and (b) the nodes if there is an association between the nodes to define a graph. Can be inferred by adding edges to the liver and inferring user profile information for the user using (c) user profile information of other documents and the topology of the graph.
본 발명의 일 실시예에서, 문서를 위한 사용자 프로파일 정보는 (a) 문서를 위한 초기 사용자 프로파일 정보를 결정하며, (b) 문서를 위한 사용자 프로파일 정보를 추론하고, (c) 초기 사용자 프로파일 정보 및 추론된 사용자 프로파일 정보 둘 다를 사용하여 문서를 위한 사용자 프로파일 정보를 결정함으로써 결정될 수 있다. 문서를 위한 초기 사용자 프로파일 정보는 문서 및/또는 문서 메타 정보로부터 컨텐트 정보를 사용하여 결정될 수 있다.In one embodiment of the invention, user profile information for a document includes (a) determining initial user profile information for the document, (b) infer user profile information for the document, (c) initial user profile information, and It can be determined by using both inferred user profile information to determine user profile information for the document. Initial user profile information for a document may be determined using content information from the document and / or document meta information.
본 발명의 일 실시예에서, 문서를 위한 사용자 프로파일 정보는 (a) 다수의 문서들 각각 및 다수의 사용자들 각각을 위한 노드를 규정하며, (b) 그래프를 규정하기 위하여 노드들 간의 관련성이 있다면 노드들 간에 에지들을 부가하고, (c) 다른 문서들 및 사용자들의 사용자 프로파일 정보 및 그래프의 토포로지를 사용하여 문서를 위한 사용자 프로파일 정보를 추론함으로써 추론될 수 있다.In one embodiment of the present invention, user profile information for a document includes (a) each of a plurality of documents and a node for each of the plurality of users, and (b) if there is a relationship between the nodes to define a graph. It can be inferred by adding edges between nodes, and (c) infer user profile information for a document using the topology of the graph and user profile information of other documents and users.
도1은 광고 시스템과 대화할 수 있는 파티들 또는 엔티티들을 도시한 고레벨도.1 is a high level diagram illustrating parties or entities that can interact with an advertising system.
도2는 본 발명이 동작될 수 있는 예시적인 광고 환경의 버블 챠트.2 is a bubble chart of an exemplary advertising environment in which the present invention may be operated.
도3은 도2의 환경과 같은 온라인 광고 환경에 사용될 수 있는 본 발명에 따른 동작들의 버블 챠트.3 is a bubble chart of operations in accordance with the present invention that may be used in an online advertising environment such as the environment of FIG.
도4는 본 발명을 따른 방식으로 생성, 갱신 및/또는 사용될 수 있는 사용자 프로파일 정보를 저장하는 예시적인 데이터 구조를 도시한 도면.4 illustrates an exemplary data structure for storing user profile information that can be created, updated and / or used in a manner consistent with the present invention.
도5는 광고 스코어에서 팩터일 수 있는 전체 매칭값의 가능한 요소들을 도시한 도면.5 shows possible elements of the overall matching value, which may be a factor in the advertising score.
도6은 본 발명을 따른 방식으로 문서 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(600)의 흐름도.6 is a flow diagram of an
도7은 본 발명을 따른 방식으로 사용자 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(700)의 흐름도.7 is a flow diagram of an
도8은 본 발명을 따른 방식으로 초기 또는 베이스라인 문서 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(800)의 흐름도.8 is a flow diagram of an
도9는 본 발명을 따른 방식으로 초기 또는 베이스라인 사용자 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(900)의 흐름도.9 is a flow diagram of an
도10은 사용자들 및 문서들이 관련될 수 있는 방법을 도시한 도면.Figure 10 illustrates how users and documents can be related.
도11은 본 발명을 따른 방식으로 관련된 사용자들 및/또는 문서들에 사용될 수 있는 예시적인 방법(1100)의 흐름도.11 is a flow diagram of an
도12는 본 발명을 따른 방식으로 수행될 수 있는 각종 동작들 중 적어도 일부를 실행하도록 그리고 사용 및/또는 생성될 수 있는 정보를 저장하도록 사용될 수 있는 장치의 블록도.12 is a block diagram of an apparatus that may be used to perform at least some of the various operations that may be performed in a manner consistent with the present invention and to store information that may be used and / or generated.
본 발명은 사용자 프로파일 정보를 결정하고 광고 서비스를 위하여 이와 같이 결정된 사용자 프로파일 정보를 이용하기 위한 새로운 방법들, 장치, 메시지 포맷들 및/또는 데이터 구조들을 포함한다. 다음의 설명은 당업자가 본 발명을 행하고 이용하도록 하기 위하여 제공되고 특정 애플리케이션들 및 이들의 요건들의 관련 컨텐트에 제공된다. 서술된 실시예들에 대한 각종 수정들은 당업자에게 명백할 것이고, 이하에 설명된 일반원 원리들은 다른 실시예들 및 애플리케이션들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 도시된 실시예들로 제한되지 않고 본 발명자들은 그들의 발명이 특허성이 있는 것으로서 여긴다.The present invention includes new methods, devices, message formats and / or data structures for determining user profile information and for using the determined user profile information for advertising services. The following description is provided to enable any person skilled in the art to make and use the invention and is provided in the relevant content of specific applications and their requirements. Various modifications to the described embodiments will be apparent to those skilled in the art, and the generic principles described below may be applied to other embodiments and applications. Accordingly, the invention is not limited to the embodiments shown and the inventors regard their invention as patentable.
광고 타겟팅을 개선하는 한 가지 가능한 방법은 광고 타겟팅 시스템들이 사용자 프로파일들을 얻어 이를 이용하도록 하는 것이다. 예를 들어, 사용자 프로파일들은 (예를 들어, 사용자들이 서비스에 가입시) 사용자들에 의해 자발적으로 제공된 정보를 이용하여 결정될 수 있다. 그 후, 이 사용자 속성 정보는 광고(예를 들어, 타겟팅 기준들)의 광고주 규정 속성들에 대하여 매칭될 수 있다. 불행하게도, 사용자 프로파일 정보는 많은 웹사이트들(예를 들어, 검색 엔진들)이 가입 또는 사용자 등록을 필요로 하지 않기 때문에 항상 이용될 수 있는 것은 아니다. 게다가, 이용가능할 때조차도, 사용자 프로파일은 (예를 들어, 가입시에 제공된 정보가 서비스에 필요로 되는 것으로 제한됨으로 포괄적이 아니기 때문에, 프라이버시 고려사항 때문에, 등등) 불완전할 수 있다. 게다가, 광고주들은 사용자 프로파일 타겟팅 정보를 수동으로 규정할 필요가 있을 수 있다. 게다가, 사용자 프로파일 정 보가 이용가능한 경우조차도, 광고주들은 광고들을 효율적으로 타겟화하기 위하여 이 정보를 이용할 수 없다. One possible way to improve ad targeting is to allow ad targeting systems to obtain and use user profiles. For example, user profiles may be determined using information voluntarily provided by users (eg, when users subscribe to a service). This user attribute information can then be matched against advertiser defined attributes of the advertisement (eg, targeting criteria). Unfortunately, user profile information is not always available because many websites (eg, search engines) do not require subscription or user registration. In addition, even when available, the user profile may be incomplete (eg, because of privacy considerations, etc., because the information provided at the time of subscription is not comprehensive because it is limited to what is required for the service). In addition, advertisers may need to manually define user profile targeting information. In addition, even when user profile information is available, advertisers cannot use this information to efficiently target ads.
본 발명이 동작될 수 있는 환경들이 §4.1에 후술된다. 그 후, 본 발명의 전형적인 실시예들이 §4.2에 서술된다. 일부 대안들 및 개선사항들이 §4.3에 서술된다. 최종적으로, 본 발명에 관한 일부 결론들이 §4.4에 서술된다.Environments in which the present invention may be operated are described below in 4.1. Then, exemplary embodiments of the present invention are described in § 4.2. Some alternatives and improvements are described in 4.3. Finally, some conclusions regarding the present invention are described in 4.4.
§4.1 본 발명이 동작될 수 있는 환경들§4.1 Environments in which the invention may operate
§4.1.1 예시적인 광고 환경 §4.1.1 exemplary advertising environment
도1은 광고 환경의 고레벨 도이다. 이 환경은 광고 엔트리, 유지보수 및 전달 시스템(120)을 포함할 수 있다. 광고주들(110)은 시스템(120)에 광고 정보를 직접 또는 간접적으로 입력, 유지 및 추적할 수 있다. 광고들은 소위 배너 광고들, 텍스트 전용 광고들, 영상 광고들, 오디오 광고들, 비디오 광고들, 임의의 이와 같은 요소들 중 하나 이상의 요소들을 조합한 광고들과 같은 그래픽 광고들 형태일 수 있다. 광고들은 또한, 링크 및/또는 기계 실행가능한 명령들과 같은 임베드된 정보를 포함할 수 있다. 광고 소비자들(130)은 시스템(120)으로부터 자신들의 요청에 응답하여 광고들을 수용하고 사용 정보를 이 시스템(120)에 제공하도록 광고들에 대한 요청들을 제공할 수 있다. 도시되지 않았지만, 다른 엔티티들은 사용 정보(예를 들어, 광고에 관계되는 클릭-쓰루 또는 변환이 발생되는지 여부)를 시스템(120)에 제공할 수 있다. 이 사용 정보는 서비스되는 광고들에 관계되는 측정되거나 관측되는 사용자 행위를 포함할 수 있다. 1 is a high level diagram of an advertising environment. This environment may include ad entry, maintenance, and
광고 소비자(130)의 한 가지 예는 컨텐트(예를 들어, 논문들, 토론 맥 락(discussion threads), 음악, 비디오, 그래픽, 검색 결과들, 웹 페이스 목록들, 등)에 대한 요청들을 수신하고 이 요청에 응답하여 요청된 컨텐트를 검색하거나 그렇치 않다면 이 요청을 서비스하는 일반적인 컨텐트 서버이다. 이 컨텐트 서버는 시스템(120)에 광고들에 대한 요청을 제공할 수 있다. 이와 같은 광고 요청은 다수의 원하는 광고들을 포함할 수 있다. 이 광고 요청은 또한 컨텐트 요청 정보를 포함할 수 있다. 이 정보는 컨텐트 자체(예를 들어, 페이지), 컨텐트 또는 컨텐트 요청(예를 들어, 예술, 비지니스, 컴퓨터, 아트-무비, 아트-뮤직, 등)에 대응하는 카테고리, 이 컨텐트 요청의 일부 또는 전부, 컨텐트 연대, 컨텐트 유형(예를 들어, 텍스트, 그래픽, 비디오, 오디오, 혼합 매체, 등), 지리적위치 정보(geolocation information) 등을 포함할 수 있다.One example of an
컨텐트 서버는 시스템(120)에 의해 제공되는 광고들 중 하나 이상의 정보와 요청된 컨텐트를 결합시킬 수 있다. 그 후, 컨텐트 및 광고(들)을 포함하는 이 결합된 정보는 컨텐트를 요청하는 최종 사용자를 향하여 전달되어 사용자에게 제공된다. 최종적으로, 컨텐트 서버는 광고들에 관한 정보를 전송할 수 있고, 광고들이 렌더링되는(예를 들어, 위치, 클릭-쓰루 여부, 임프레션 시간, 임프레션 날짜, 크기, 변환 여부 등) 방법, 때 및/또는 장소를 다시 시스템(120)에 전송할 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 이와 같은 정보는 일부 다른 수단에 의해 시스템(120)에 다시 제공될 수 있다.The content server may combine the requested content with one or more of the advertisements provided by the
광고 소비자(130)의 또 다른 예는 검색 엔진이다. 검색 엔진은 검색 결과들을 위한 질의들을 수신할 수 있다. 응답시, 검색 엔진은 (예를 들어, 웹 페이지들 의 인덱스로부터) 관련 검색 결과들을 검색할 수 있다. 예시적인 검색 엔진이 S.Brin 및 L.Page가 호주 브리스번에서 개최된 Seventh International World Wide Web Conference에서 발표한 논문 "The anatomy of a Large-Scale Hypertextual Search Engine" 및 미국 특허 6,285,999(이들 둘 다는 본원에 참조되어 있다)에 서술된다. 이와 같은 검색 결과들은 예를 들어 웹 페이지 타이틀들, 이들 웹 페이지들로부터 추출된 텍스트의 스닙펫들, 및 이들 웹 페이지들과의 하이퍼텍스트 링크들을 포함할 수 있고, 소정수(예를 들어, 10)의 검색 결과들로 그룹화될 수 있다.Another example of an
검색 엔진은 시스템(120)으로 광고들에 대한 요청을 제공할 수 있다. 이 요청은 원하는 다수의 광고들을 포함할 있다. 이 수는 검색 결과들, 이 검색 결과들에 의해 차지되는 스크린 또는 페이지 공간 량, 광고들의 크기 및 형상, 등에 좌우될 수 있다. 일 실시예에서, 원하는 광고들의 수는 1 내지 10이고, 바람직하게는 3 내지 5이다. 광고들에 대한 요청은 (입력되거나 해석되는 바와 같은) 질의, 이 질의를 기반으로 한 정보(가령, 지리적위치 정보, 질의가 회원 및 이 회원의 식별자(identifier)로부터 나오는지 여부), 및/또는 검색 결과들과 관련되거나 이를 기반으로 한 정보를 포함할 수 있다. 이와 같은 정보는 예를 들어 검색 결과들(예를 들어, 문서 식별자들, 즉 "docIDs")과 관련된 식별자들, 검색 결과들에 관련된 스코어들(예를 들어, 질의 및 문서에 대응하는 특징 벡터들의 도트 곱들, 페이지 랭크 스코어들, 및/또는 IR 스코어들 및 페이지 랭크 스코어들의 조합들과 같은 정보 검색("IR") 스코어들), 식별된 문서들(예를 들어, 웹 페이지들)로부터 추출되는 텍스트 스닙펫들, 식별된 문서들의 풀 텍스트, 식별된 문서들의 특징 벡터들, 등을 포함할 수 있다.The search engine may provide a request for advertisements to the
검색 엔진은 시스템(120)에 의해 제공되는 광고들 중 하나 이상과 검색 결과들을 조합할 수 있다. 그 후, 검색 결과들 및 광고(들)을 포함하는 이 조합된 정보는 컨텐트를 요청하는 사용자를 향하여 전달되어 사용자에게 제공한다. 검색 결과들은 광고들과 구별되도록 하여, 유료 광고들 및 아마도 뉴츄럴 검색 결과들 간에서 사용자가 혼동하지 않도록 한다.The search engine may combine the search results with one or more of the advertisements provided by the
최종적으로, 검색 엔진은 광고에 관한 정보를 전송할 수 있고, 광고가 렌더링되는(예를 들어, 위치, 클릭-쓰루 여부, 임프레션 시간, 임프레션 날짜, 크기, 변환 여부 등) 때, 장소 및/또는 방법을 시스템(120)으로 다시 전송할 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 이와 같은 정보는 일부 다른 수단에 의해 시스템(120)으로 다시 제공될 수 있다. Finally, the search engine may send information about the ad, and when and / or how the ad is rendered (e.g., location, click-through, impression time, impression date, size, conversion, etc.) May be sent back to the
§4.1.2 예시적인 광고 엔트리, 유지보수 및 전달 환경 §4.1.2 exemplary ad entry, maintenance and delivery environment
도2는 본 발명이 사용될 수 있는 예시적인 광고 시스템(120')을 도시한 것이다. 예시적인 광고 시스템(120')은 인벤토리 시스템(inventory system)(210)을 포함할 수 있고 광고 정보(205) 및 사용 정보(245)를 저장할 수 있다. 예시적인 시스템(120')은 광고 정보 엔트리 및 관리 동작들(215), 캠페인(예를 들어, 타겟팅) 지원 동작들(220), 계정 및 과금 동작들(225), 상대적 프리젠테이션 속성 할당(예를 들어, 위치 순서화) 동작들(250), 사기 검출 동작들(225) 및 결과 인터페이스 동작들(260)을 지원할 수 있다.2 illustrates an exemplary advertising system 120 'in which the present invention may be used.
광고주들(110)은 인터페이스(216)로 나타낸 바와 같이 광고 정보 엔트리 및 관리 동작들(215)을 통해서 시스템(120')과 인터페이스할 수 있다. 광고 소비자들(130)은 인터페이스(231)로 나타낸 바와 같이 광고 서비스 동작들(230)을 통해서 시스템(120')과 인터페이스할 수 있다. 광고 소비자들(130) 및/또는 다른 엔트리들(도시되지 않음)은 또한 인터페이스(261)로 나타낸 바와 같이 결과 인터페이스 동작들(260)을 통해서 시스템(120')과 인터페이스할 수 있다.
광고 프로그램은 계정들, 캠페인들, 크리에이티브들, 타겟팅 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 용어 "계정(account)"은 소정 광고주를 위한 정보(예를 들어, 특정 이메일 주소, 비밀번호, 과금 정보 등)와 관계한다. "캠페인(campaign)" 또는 "광고 캠페인(ad campaign)"은 하나 이상의 광고들 중 하나 이상의 그룹들에 관계하고, 시작일, 종료일, 예산 정보, 지오-타겟팅 정보, 신디케이션 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 혼다는 자동차 라인을 위한 하나의 광고 캠페인고 모토사이클 라인을 위한 별도의 광고 캠페인을 가질 수 있다. 자동차 라인을 위한 캠페인은 하나 이상의 광고 그룹들을 가질 수 있는데, 각 그룹은 하나 이상의 광고들을 포함한다. 각 광고 그룹은 키워드들의 세트 및 최대 매수 비용(maximum cost bid)(클릭-쓰루 당 비용, 변환 당 비용, 등)을 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 각 광고 그룹은 평균 매수 비용(예를 들어, 클릭-쓰루 당 평균 비용, 변환 당 평균 비용 등)을 포함할 수 있다. 그러므로, 단일 최대 매수 비용 및/또는 단일 평균 매수 비용은 하나 이상의 키워드들과 관련될 수 있다. 언급된 바와 같이, 각 광고 그룹은 하나 이상의 광고들 또는 "크리에이티브들(creatives)"을 가질 수 있다(즉, 결국 최종 사용자로 렌더링되는 광고 컨텐트). 본래, 광고 정보(205) 는 얼마간의 정보를 포함할 수 있고 다수의 여러 가지 방식들로 조직될 수 있다. The advertising program may include information about accounts, campaigns, creatives, targeting, and the like. The term "account" relates to information for a given advertiser (eg, specific email address, password, billing information, etc.). A "campaign" or "ad campaign" relates to one or more groups of one or more advertisements and may include start date, end date, budget information, geo-targeting information, syndication information, and the like. For example, Honda may have one advertising campaign for the automobile line and a separate advertising campaign for the motorcycle line. A campaign for a car line may have one or more ad groups, each group containing one or more advertisements. Each ad group may include a set of keywords and a maximum cost bid (cost per click-through, cost per conversion, etc.). Alternatively or additionally, each ad group may include an average buy cost (eg, average cost per click-through, average cost per conversion, etc.). Therefore, a single maximum buy cost and / or a single average buy cost may be associated with one or more keywords. As mentioned, each ad group can have one or more ads or "creatives" (ie, ad content that is eventually rendered to the end user). In essence, the
광고 정보(205)는 광고 정보 엔트리 및 관리 동작들(215)을 통해서 입력되고 관리될 수 있다. 캠페인(예를 들어, 타겟팅) 지원 동작들(220)은 광고주들(110)이 효율적인 광고 캠페인들을 생성하도록 하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 캠페인 지원 동작들(220)은 인벤토리 시스템(210)에 의해 제공되는 정보를 사용할 수 있는데, 이 인벤토리 시스템은 검색 엔진에 사용하기 위한 광고의 컨텍스트에서 모든 가능한 광고 임프레션들, 이미 예약된 광고 임프레션들 및 소정 키워드들을 위하여 이용가능한 광고 임프레션들을 추적할 수 있다.
광고 서비스 동작들(230)은 광고 소비자들(130)로부터 광고들을 위한 요청들을 서비스할 수 있다. 광고 서비스 동작들(230)은 관련성 결정 동작들(235)을 사용하여 소정 요청을 위한 후보 광고들을 결정한다. 그 후, 광고 서비스 동작들(230)은 후보 광고들 중 하나 이상의 최종 세트를 선택하기 위하여 최적화 동작들(240)을 사용할 수 있다. 그 후, 광고 서비스 동작들(230)은 상대적 프리젠테이션 속성 할당 동작들(250)을 사용하여 리턴될 광고들의 프리젠테이션을 순서화한다. 계정/과금 동작들(225)은 광고들의 서비스와 관련된 요금들을 추적하여 광고주들에게 요금을 부과하기 위하여 사용될 수 있다. 사기 검출 동작들(255)은 가령 도난당한 신용 카드들을 통해서 (예를 들어, 광고주들에 의한) 광고 시스템의 부당 사용을 감소시키기 위하여 사용될 수 있다. 최종적으로, 결과 인터페이스 동작들(260)은 클릭-쓰루가 발생되는지 여부, 변환이 발생되는지 여부 (예를 들어, 광고된 아이템 또는 서비스의 판매가 광고의 렌더링으로부터 소정 시간 내에서 개시되거나 완료되 는지 여부)와 같이 실제로 서비스되는 광고에 대한 (광고 소비자들(130) 또는 일부 다른 엔티티로부터) 결과 정보를 수용하도록 사용될 수 있다. 이와 같은 결과 정보는 인터페이스(261)에서 수용될 수 있고 광고, 광고가 서비스되는 시간뿐만 아니라 관련된 결과를 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다.Ad service operations 230 may service requests for ads from
본 발명의 각종 양상들은 관련성 결정 동작들(235), 상대적 프리젠테이션 속성 순서화 동작들(250), 및/또는 광고 서비스 동작들(230)과 함께 사용될 수 있다. Various aspects of the present invention may be used with
§4.1.3 예시적인 네트워크 환경 §4.1.3 Example Network Environment
도3은 본 발명이 사용될 수 있는 예시적인 네트워크 환경(300)을 도시한 것이다. 예시적인 네트워크 환경(300)은 하나 이상의 클라이언트 장치들(310)을 포함할 수 있는데, 각 클라이언트 장치는 브라우저(320)(또는 이외 다른 어떤 정보 요청 및 렌더링 수단)를 갖는다. 클라이언트 장치들(310)은 하나 이상의 컨텐트 서버들(320)에 의해 서비스되는 요청 문서들(335) 및 하나 이상의 검색 엔진들(340)을 이용하는 이들 또는 다른 문서들에 포함되는 컨텐트를 검색할 수 있다. 광고 서버(350)는 하나 이상의 광고들(355)을 서비스할 수 있다. 서비스되는 하나 이상의 광고들(355)은 컨텐트 서버(330)(및/또는 이와 같은 문서들을 위한 요청)에 의해 서비스되는 문서들과 관련될 수 있으며, 및/또는 검색 엔진(340)(및/또는 검색 질의)에 의해 생성되는 검색 결과들에 관련될 수 있다. (예를 들어, 각 사용자 또는 하나 이상의 클라이언트 장치들(310)와 관련된 사용자들의 그룹에 대한) 사용자 정보(365)는 하나 이상의 정보 서버들(360)에 저장될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 사용자 정보(도시되지 않음)는 하나 이상의 컨텐트 서버들(330), 하나 이 상의 검색 엔진들(340) 및/또는 하나 이상의 광고 서버들(350)에 저장될 수 있다. 하나 이상의 클라이언트 장치들(310), 컨텐트 서버들(330), 검색 엔진들(340), 광고 서버들(350) 및/또는 사용자 정보 서버들(360)은 하나 이상의 네트워크들(370)을 통해서 서로와 정보를 교환할 수 있다. 하나 이상의 네트워크들(370)은 인터넷일 수 있고 서버들 및 검색 엔진들은 컴퓨터들일 수 있다. 사용자 정보(예를 들어, 사용자 프로파일 데이터베이스), 정보 인덱스, 및 광고 인덱스는 별도의 저장소들을 필요로 하지 않으며, 이들은 단일 저장소에 저장될 수 있다. 게다가, 데이터의 이들 형태들은 인터리빙될 수 있다(예를 들어, 광고 데이터베이스는 광고들 상에 "사용자 특징 태그들(user feature tags)"을 포함하여 단지 일부 서브셋들 만이 특정 타입들의 사용자들 을 위하여 검색되도록 한다).3 illustrates an
§4.1.4 정의들 §4.1.4 definitions
도1, 2, 3과 관련하여 상술된 예시적인 시스템들 또는 임의의 다른 시스템에 사용되는 광고들과 같은 온라인 광고들은 각종 고유한 특징들을 가질 수 있다. 이와 같은 특징들은 애플리케이션 및/또는 광고주에 의해 규정될 수 있다. 이들 특징들을 이하에서 "광고 특징들(ad features)"이라 칭한다. 예를 들어, 텍스트 광고의 경우에, 광고 특징들은 타이틀 라인, 광고 텍스트, 및 임베드된 링크를 포함할 수 있다. 영상 광고의 경우에, 광고 특징들은 영상들, 실행가능한 코드, 및 임베드된 링크를 포함할 수 있다. 온라인 광고 유형에 따라서, 광고 특징들은 다음, 즉 텍스트, 링크, 오디오 파일, 비디오 파일, 영상 파일, 실행가능한 코드, 임베드된 정보 등 중 하나를 포함할 수 있다.Online advertisements, such as those used in the example systems described above with respect to FIGS. 1, 2, 3 or any other system, may have various unique features. Such features may be defined by the application and / or the advertiser. These features are referred to as " ad features " below. For example, in the case of text advertising, the advertising features may include a title line, advertising text, and embedded links. In the case of video advertising, the advertising features may include images, executable code, and embedded links. Depending on the type of online advertisement, the advertising features may include one of the following: text, link, audio file, video file, image file, executable code, embedded information, or the like.
온라인 광고가 서비스될 때, 하나 이상의 파라미터들은 광고가 서비스되는 방법, 때, 및/또는 장소를 설명하기 위하여 사용될 수 있다. 이들 파라미터들을 이하에서 "서비스 파라미터들(serving parameters)"이라 칭한다. 서비스 파라미터들은 예를 들어 다음, 즉 광고가 서비스되는 페이지의 특징들(이 페이지에 관한 정보 포함), 광고의 서비스와 관련된 검색 질의 또는 검색 결과들, 사용자 특성(예를 들어, 사용자들의 지리적위치, 사용자에 의해 사용되는 언어, 사용되는 브라우저의 유형, 이전 페이지 뷰들, 이전 행위), 요청을 개시하는 호스트 또는 회원 사이트(예를 들어, 아메리카 온라인, 구글, 야후), 서비스되는 페이지에 관한 광고의 위치, 서비스되는 다른 광고들에 대한 광고의 위치(공간 또는 시간), 광고의 절대 크기, 다른 광고들에 대한 광고의 크기, 광고의 칼러, 서비스되는 다수의 다른 광고들, 서비스되는 다른 광고들의 유형들, 서비스된 날의 시간, 서비스되는 주의 시간, 서비스되는 해의 시간 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 본래, 본 발명의 컨텍스트에 사용될 수 있는 다른 서비스 파라미터들이 존재한다.When an online advertisement is served, one or more parameters may be used to describe how, when, and / or where the advertisement is served. These parameters are referred to as "serving parameters" below. Service parameters may include, for example, the characteristics of the page on which the ad is served (including information about this page), a search query or search results related to the service of the ad, the user characteristics (e.g., the geographic location of the users, The language used by the user, the type of browser used, previous page views, previous behavior, the host or member site that initiated the request (eg, America Online, Google, Yahoo), the location of the advertisement relative to the page being served. The location (space or time) of the ad relative to other ads served, the absolute size of the ad, the size of the ad relative to other ads, the color of the ad, the number of different ads served, the types of other ads served , Time of day serviced, time of week serviced, time of year serviced, and the like. Originally, there are other service parameters that can be used in the context of the present invention.
서비스 파라미터들이 광고 특징들에 대해 외부에 있을 수 있지만, 이들은 서비스 조건들 또는 제약들로서 광고와 관련될 수 있다. 서비스 조건들 또는 제약들로서 사용될 때, 이와 같은 서비스 파라미터들을 간단히 "서비스 제약들(serving constraints)"(또는 타겟팅 기준들(targeting criteria)")이라 칭한다. 예를 들어, 일부 시스템들에서, 광고주는 특정 위치보다 낮지 않게 주말에만 특정 지리적위치에 있는 사용자들에게만 서비스되도록 규정함으로써 자신의 광고의 서비스를 타겟화할 수 있다. 또 다른 예로서, 일부 시스템들에서, 광고주는 페이지 또는 검색 질 의가 특정 키워드들 또는 구들을 포함하는 경우에만 자신의 광고가 서비스되도록 규정할 수 있다. 또한 다른 예로서, 일부 시스템들에서, 광고주는 서비스되는 문서가 특정 토픽들 또는 개념들을 포함하거나 특정 클러스터 또는 클러스터들 하에 있거나 어떤 다른 분류 또는 분류들 하에 잇는 경우에만 서비스되도록 규정할 수 있다. "지리적위치 정보(Geolocation information)"는 하나 이상의 국가들, 하나 이상의(국가간) 영역들, 하나 이상의 주들(states), 하나 이상의 메트로 지역들, 하나 이상의 도시들, 하나 이상의 타운들(towns), 하나 이상의 자치시들, 공통 우편번호들을 갖는 하나 이상의 지역들, 공통 전화 지역 코드들을 갖는 하나 이상의 지역들, 공통 케이블 헤드 엔드 스테이션들에 의해 서비스되는 하나 이상의 지역들, 공통 네트워크 액세스 포인트들 또는 노드들에 의해 서비스되는 하나 이상의 지역들 등을 규정하는 정보를 포함할 수 있다. 이는 위도 및/또는 경도, 또는 이들의 범위를 포함할 수 있다. 이는 사용자 위치가 추정될 수 있는 IP 어드레스와 같은 정보를 포함할 수 있다. Although service parameters may be external to the advertising features, they may be associated with the advertisement as terms of service or constraints. When used as service conditions or constraints, such service parameters are referred to simply as “serving constraints” (or targeting criteria). For example, in some systems, an advertiser may You can target your ad's service by defining it to be served only to users in a particular geographic location only on weekends, not lower than location.In another example, in some systems, an advertiser may be able to search for a particular keyword or page or search query. In another example, in some systems, an advertiser may specify that a document being served contains certain topics or concepts, is under a particular cluster or clusters, or is any other. It can be specified to be serviced only if it is under the classification or classifications. "Geolocation information" means one or more countries, one or more (interstate) territories, one or more states, one or more metro regions, one or more cities, one or more towns. , One or more municipalities, one or more regions with common postal codes, one or more regions with common telephone area codes, one or more regions served by common cable head end stations, common network access points or nodes It may include information defining one or more regions served by, etc. This may include latitude and / or longitude, or a range thereof, which may include information such as an IP address from which a user's location may be estimated. It may include.
"광고 정보(ad information)"는 광고 특징들, 광고 서비스 제약들, 광고 특징들 또는 광고 서비스 제약들로부터 파생될 수 있는 정보("광고 파생된 정보(ad derived information)"라 칭함), 및/또는 광고와 관련된 정보("광고 관련된 정보(ad related informaion)"라 칭함)뿐만 아니라 이와 같은 정보의 확장(예를 들어, 광고 관련된 정보로부터 파생되는 정보)의 임의의 조합을 포함할 수 있다. "Ad information" means information that may be derived from advertising features, advertising service constraints, advertising features or advertising service constraints (called "ad derived information"), and / Or any combination of information related to the advertisement (called "ad related informaion") as well as an extension of such information (eg, information derived from advertisement related information).
"문서(document)"는 임의의 기계-판독가능하고 기계-저장가능한 워크 프로덕트를 포함하는 것으로 넓게 해석되어야 한다. 문서는 파일, 파일들의 조합, 다른 파일들에 대한 임베드된 링크들을 갖는 하나 이상의 파일들, 등일 수 있다. 이 파일들은 텍스트, 오디오, 영상, 비디오 등과 같은 임의 유형일 수 있다. 최종 사용자로 렌더링될 문서의 파트들은 문서의 "컨텐트(content)"으로서 간주될 수 있다. 문서는 컨텐트(단어들, 픽쳐들, 등) 및 이 컨텐트의 의미의 어떤 표시(예를 들어, 이메일 필드들 및 관련된 데이터, HTML 태그들 및 관련된 데이터 등) 둘 다를 포함하는 "구조적인 데이터(structured data)"를 포함할 수 있다. 문서 내의 광고 스팟들(spots)은 임베드된 정보 또는 명령들에 의해 규정될 수 있다. 인터넷의 컨텍스트에서, 공통 문서는 웹 페이지이다. 웹 페이지들은 종종 컨텐트를 포함하고 임베드된 정보(가령 메타 정보, 하이퍼링크들 등) 및/또는 임베드된 명령들(가령 자바스크립트, 등)을 포함할 수 있다. 많은 경우들에서, 문서는 특정한 어드레스가능한 저장 장소를 가짐으로 이 어드레스가능한 장소에 의해 특정하게 식별될 수 있다. 유니버셜 자원 로케이터(URL)은 인터넷상의 정보에 액세스하는데 사용되는 특정 어드레스 이다.A "document" should be construed broadly to include any machine-readable and machine-storable work product. The document can be a file, a combination of files, one or more files with embedded links to other files, and the like. These files can be of any type such as text, audio, video, video, and the like. Parts of the document to be rendered to the end user can be considered as the "content" of the document. A document may be structured, including both content (words, pictures, etc.) and some indication of the meaning of the content (e.g., email fields and related data, HTML tags and related data, etc.). data) ". Ad spots in the document can be defined by embedded information or instructions. In the context of the Internet, a common document is a web page. Web pages often contain content and may include embedded information (such as meta information, hyperlinks, etc.) and / or embedded instructions (such as JavaScript, etc.). In many cases, a document may be specifically identified by this addressable location having a specific addressable storage location. Universal Resource Locator (URL) is a specific address used to access information on the Internet.
"문서 정보(document information)"는 문서에 포함되는 임의의 정보, 문서에 포함되는 정보로부터 파생될 수 있는 정보("문서 파생된 정보(document derived information)"라 칭함) 및/또는 문서와 관련된 정보("문서 관련된 정보(document related information)"라 칭함)뿐만 아니라 이와 같은 정보의 확장들(예를 들어, 관련된 정보로부터 파생된 정보)을 포함할 수 있다. 문서 파생된 정보의 예는 문서의 텍스츄얼 컨텐트를 토대로 한 분류이다. 문서 관련된 정보의 예들은 인스턴트 문서와의 링크들을 갖는 다른 문서들로부터 문서 정보를 포함할뿐만 아니라 인스턴 트 문서가 링크되는 다른 문서들로부터의 문서 정보를 포함한다. "Document information" means any information contained in a document, information that may be derived from information contained in a document (referred to as "document derived information"), and / or information associated with a document. (As referred to as “document related information”) as well as extensions of such information (eg, information derived from related information). An example of document derived information is a classification based on textual content of a document. Examples of document related information include document information from other documents with links to the instant document as well as document information from other documents to which the instant document is linked.
"이메일 정보(E-mail information)"는 이메일에 포함되는 임의의 정보(또한 "내부 이메일 정보(internal e-mail information)"라 칭함), 이메일에 포함되는 정보로부터 파생될 수 있는 정보 및/또는 이메일에 관련된 정보뿐만 아니라 이와 같은 정보의 확장들(예를 들어, 관련된 정보로부터 파생되는 정보)을 포함할 수 있다. 이메일 정보로부터 파생되는 정보의 예는 추출된 정보이거나, 그렇치 않다면 이메일 서브젝트 라인로부터 추출되는 항들로 이루어진 검색 질의에 응답하여 리턴되는 검색 결과들로부터 파생된다. 이메일 정보와 관련된 정보의 예들은 소정 이메일의 동일한 송신자에 의해 전송되는 하나 이상의 다른 이메일들에 관한 이메일 정보 또는 이메일 수신자에 관한 사용자 정보를 포함한다. 이메일 정보로부터 파생되거나 이에 관련된 정보를 "외부 이메일 정보(external e-mail information)"라 칭할 수 있다."E-mail information" is any information contained in an email (also referred to as "internal e-mail information"), information that may be derived from information contained in an email and / or It may include extensions of such information as well as information related to the email (eg, information derived from related information). Examples of information derived from email information are extracted information, or otherwise derived from search results returned in response to a search query made up of terms extracted from an email subject line. Examples of information related to email information include email information about one or more other emails sent by the same sender of a given email or user information about an email recipient. Information derived from or related to e-mail information may be referred to as "external e-mail information".
문서로부터의 컨텐트는 "컨텐트 렌더링 애플리케이션 또는 장치(content rendering application or device)"상에서 렌더링될 수 있다. 컨텐트 렌더링 애플리케이션들의 예들은 인터넷 브라우저(예를 들어, 익스플로러 또는 넷스케이프), 매체 플레이어(예를 들어, MP3 플레이어, 리얼네트워크스 스트리밍 오디오 파일 플레이어, 등), 뷰어(예를 들어, 애도브 아크로바트 pdf 리더) 등을 포함한다.Content from a document can be rendered on a "content rendering application or device." Examples of content rendering applications include Internet browsers (eg, Explorer or Netscape), media players (eg, MP3 players, RealNetworks streaming audio file players, etc.), viewers (eg, Adobe Acrobat pdf readers). ), And the like.
"컨텐트 소유자(content owner)"는 문서의 컨텐트면에서 어떤 특성 권리를 갖는 엔티티 또는 사람이다. 컨텐트 소유자는 컨텐트의 저자일 수 있다. 게다가 또는 대안적으로, 컨텐트 소유자는 컨텐트를 재생하기 위한 권리들, 컨텐트의 파생 작업들을 작성할 권리들, 컨텐트를 공중에게 디스플레이하거나 수행할 권리들, 및/또는 컨텐트에서 이외 다른 규정된 권리들을 가질 수 있다. 컨텐트 서버가 서비스되는 문서들의 컨텐트에서 컨텐트 소유자일 수 있지만, 이는 필요로 되지 않는다.A "content owner" is an entity or person with certain property rights in terms of the content of the document. The content owner may be the author of the content. In addition or alternatively, the content owner may have rights to play the content, rights to create derivative works of the content, rights to display or perform the content to the public, and / or other defined rights other than in the content. have. The content server may be the content owner in the content of the documents being served, but this is not necessary.
"사용자 프로파일 정보(user profile information)"(또한 "UPI"라 칭함)는 개별적인 사용자 또는 사용자들의 그룹에 관한 어떤 정보를 포함할 수 있다. 이와 같은 정보는 사용자에 의해 제공되며, 사용자 정보를 릴리스하도록 권한받은 제3자에 의해 제공되며 및/또는 사용자 행위들로부터 파생될 수 있다. 특정 사용자 정보는 동일한 사용자 및/또는 다른 사용자들의 사용자 정보를 이용하여 연역되거나 가정될 수 있다. UPI는 각종 엔티티들과 관련될 수 있다. "사용자 UPI(User UPI)"는 특정 사용자 또는 사용자들의 그룹과 관련된 사용자 프로파일 정보이다. "문서 UPI(Document UPI)"는 문서와 관련된 사용자 프로파일 정보이다. 예를 들어, 문서 UPI는 문서를 요청하거나 방문하는 사용자들의 각종 사용자 UPI들의 복합 표시일 수 있다. "광고 랜딩 페이지 UPI(Ad landing page UPI)"는 특정 유형의 문서 UPI이고, 아마도 광고를 선택(예를 들어, 클릭)에 응답하여 특정 웹 페이지를 방문하여 이 웹 페이지상에서 구매를 완료하는 각종 사용자들의 복합 표시일 수 있다. "광고 타겟팅 UPI(Ad targeting UPI)"는 사용자 프로파일 서비스 제약들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전립선 암 스크린닝하기 위한 광고는 속성 "45세 이상(age 45 and over)"의 "남성(male)"을 갖는 사용자 프로파일들로 제한될 수 있다."User profile information" (also called "UPI") may include some information about an individual user or group of users. Such information may be provided by the user, provided by a third party authorized to release the user information, and / or derived from user actions. Specific user information may be deduced or assumed using user information of the same user and / or other users. UPI can be associated with various entities. "User UPI" is user profile information associated with a particular user or group of users. "Document UPI" is user profile information associated with a document. For example, the document UPI may be a composite representation of various user UPIs of users requesting or visiting a document. An "Ad landing page UPI" is a specific type of document UPI, and users who visit a particular web page and possibly complete a purchase on that web page in response to an ad selection (e.g., a click). It may be a composite representation of these. "Ad targeting UPI" may include user profile service constraints. For example, an advertisement for prostate cancer screening may be restricted to user profiles with a "male" with the attribute "age 45 and over."
본 발명의 각종 예시적인 실시예들이 지금부터 §4.2.에서 설명된다.Various exemplary embodiments of the present invention are now described in 4.2.
§4.2 예시적인 실시예들§4.2 Exemplary Embodiments
§4.2.1 예시적인 사용자 정보 §4.2.1 exemplary user information
도4는 본 발명에 따른 방식으로 사용자 프로파일 정보(UPI)를 저장하도록 사용될 수 있는 예시적인 데이터 구조(400)이다. 도시되지 않았지만, 이 데이터 구조(400)는 식별자를 포함할 수 있다. 이와 같은 식별자는 UPI를 특정 사용자, 사용자들의 그룹, 문서, 광고, 광고 랜딩 페이지 등과 관련시키도록 사용될 수 있다. UPI는 하나 이상의 UPI 속성들(420)과 관련된 정보(410)의 하나 이상의 콜렉션들을 포함할 수 있다. 각 속성(420)은 관련된 값(430) 및 스코어(440)를 가질 수 있다.4 is an
UPI 속성들(420)은 예를 들어 지리적 정보, 연령 또는 연령 그룹, 관심을 둔 토픽들, 리딩 레벨(reading level), 수입 및 광고들을 타겟화하는데 적합한 이외 다른 인구통계들과 같은 사용자 배경 및 관심들에 관한 정보를 포함할 수 있다. UPI 속성(420)과 관련된 값(430)은 정량적(이산 또는 연속값, 예를 들어, 연령=58세, 년 수입=$55,000, 거주도시=샌프란시코, CA) 또는 정성적(설정되거나 설정되지 않음, 예를 들어 봉급 $50,000-$100,000?=예, 미국 거주?=예)일 수 있다. 각 UPI 속성(420) 및 값(430)은 정확하게 되는 속성의 확률에 관계되는 관련 스코어(400)를 가질 수 있다. UPI 속성들의 예들은 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다:UPI attributes 420 may include user background and interest, such as, for example, geographic information, age or age group, topics of interest, reading level, income and other demographics suitable for targeting ads. May include information about these fields. The
- 사용자가 방문(또는 특정 시간 기간 내에서 방문)한 웹사이트의 컨텐트(예를 들어, 단어들, 앵커텍스트, 등);The content (eg words, anchor text, etc.) of the website visited by the user (or within a certain time period);
- 인구통계 정보Demographic Information
-지리적 정보Geographical information
-사이코그래픽 정보;Psychographic information;
-사용자가 행한 이전 요청들(및/또는 관련된 정보);Previous requests (and / or related information) made by the user;
- 사용자가 나타내며, 선택하며 및/또는 시청 후 구매를 행한 이전 광고들에 관한 정보;Information about previous advertisements that the user has indicated, selected and / or made a purchase after viewing;
- 시청/요청, 및/또는 사용자에 의해 편집된 문서들(예를 들어, 워드 프로세서)에 관한 정보;Information about viewing / requests and / or documents edited by the user (eg word processor);
-사용자 관심들;User interests;
- 사용자로부터 개인화된 결과들(예를 들어 결과 선택, 결과를 선택하지 않음, 결과상에서 소모되는 시간량, 등)에 관한 명시적 또는 암시적 피드백;Explicit or implicit feedback on personalized results from the user (eg result selection, no result selection, amount of time spent on the result, etc.);
- 브라우징 활동도; 및,-Browsing activity; And,
- 이전 구매 행위.-Previous purchase activity.
이와 같은 정보는 (프라이버시 이유들로 개인적으로 식별하가능한 정보를 포함할 수 없지만) 개인별로 저장되거나 다양한 개인들의 집합들 중에서 다양한 방식들로 수집될 수 있다. 이와 같은 정보는 복합 프로파일들을 얻기 위하여 결합될 수 있다.Such information may be stored on an individual basis (though it may not include personally identifiable information for privacy reasons) or may be collected in a variety of ways from a collection of various individuals. Such information can be combined to obtain composite profiles.
§4.2.2 UPI 사용을 위한 예시적인 애플리케이션들 §4.2.2 Example applications for using UPI
사용자 프로파일 정보(UPI)를 사용하기 위한 많은 애플리케이션들이 존재한다. 3가지 예시적인 애플리케이션들- 향상된 광고 타겟팅, 광고 크리에이티브 선택 및 생성, 및 질의 모호성 해결이 후술된다.There are many applications for using user profile information (UPI). Three example applications-enhanced ad targeting, ad creative selection and generation, and query ambiguity resolution are described below.
§4.2.2.1 UPI를 사용하여 광고 스코어링 §4.2.2.1 Scoring ads using UPI
광고의 타겟화된 UPI(및/또는 광고의 랜딩 페이지의 UPI)가 문서 UPI(예를 들어, 문서를 요청하는 사용자들의 평균 UPI)에 매칭하는 호스팅 사이트 또는 페이지상에 광고를 게재하며 및/또는 UPI가 광고의 타겟 UPI(및/또는 광고의 랜딩 페이지의 UPI)에 매칭하는 사용자에게 광고를 서비스하도록 하는 것이 바람직할 수 있다.Display the ad on a hosting site or page where the targeted UPI of the ad (and / or the UPI of the ad's landing page) matches the document UPI (eg, the average UPI of users requesting the document) and / or It may be desirable to have the UPI serve an advertisement to a user that matches the target UPI of the advertisement (and / or the UPI of the landing page of the advertisement).
향상된 광고 타겟팅 UPI로 인해, 다수의 광고들 각각을 위한 스코어는 사용자의 UPI, 문서의 UPI, 광고 랜딩 페이지의 UPI, 및/또는 광고 타겟팅 UPI의 적어도 일부를 사용하여 결정될 수 있다. 적어도 하나의 광고는 적어도 결정된 스코어들을 사용하여 다수의 광고들로부터 랭크 순서화되며, 필터링되며, 및/또는 선택될 수 있다. Due to the enhanced ad targeting UPI, the score for each of the plurality of advertisements may be determined using at least a portion of the user's UPI, the document's UPI, the ad landing page's UPI, and / or the ad targeting UPI. At least one advertisement may be rank ordered, filtered, and / or selected from multiple advertisements using at least determined scores.
예를 들어, 광고 스코어는 UPI 매칭 값의 함수일 수 있다. 도5를 참조하면, 이와 같은 UPI 매칭 값은 다음 중 하나 이상의 함수일 수 있다: (i) 사용자(또는 사용자 그룹)(512)와 관련된 UPI 정보(514) 및 사용자(512)에 의해 요청된(또는 방문된) 문서(예를 들어, 웹 페이지)와 관련된 UPI 정보(524)의 매칭값(매칭값 1); (ii) 사용자(또는 사용자 그룹)(512)과 관련된 UPI 정보(514) 및 고려중인 광고의 랜딩 페이지(532)와 관련된 UPI 정보(534)의 매칭값(매칭값 2); (iii) 사용자에 의해 요청된(또는 방문된) 문서(522)와 관련된 UPI 정보(524) 및 고려중인 광고의 랜딩 페이지(532)와 관련된 UPI 정보(534)의 매칭값(매칭값 3); (iv) 사용자(또는 사용자 그룹)(512)와 관련된 UPI 정보(514) 및 고려중인 광고(542)와 관련된 UPI 광고 타겟팅 정보(544)의 매칭값(매칭값 4); 및 (v) 사용자에 의해 요청되거나 방문되는 문서(522)와 관련된 UPI 정보(524) 및 고려중인 광고(542)와 관련된 UPI 광고 타겟팅 정보(544)의 매칭값(매칭값 5). For example, the advertisement score may be a function of the UPI matching value. Referring to Figure 5, such a UPI matching value may be one or more of the following functions: (i)
따라서, 본 발명의 일 실시예에서, 전체 매칭은 다음과 같이 식별될 수 있다:Thus, in one embodiment of the present invention, the overall match may be identified as follows:
UPI MATCH=a*MATCH VALUE 1+b*MATCH VALUE 2+c*MATCH VALUE 3+d*MATCH VALUE 4+e*MATCH VALUE 5UPI MATCH = a *
여기서 a, b, c 및 e는 상수들(예를 들어, a=0.025, b=0.275, c=0.3, d=0.2 및 e=0.2)이다. "a"는 제로로 설정될 수 있는데, 그 이유는 사용자 UPI 및 문서 UPI 간의 매칭은 어느 하나가 광고에 얼마나 잘 매칭하는지에 관계없을 수 있다. 다항식 또는 지수 함수들을 포함하는 다른 함수들이 대신 사용될 수 있다.Where a, b, c and e are constants (eg, a = 0.025, b = 0.275, c = 0.3, d = 0.2 and e = 0.2). "a" may be set to zero, because the matching between the user UPI and the document UPI may be irrespective of how well one matches the advertisement. Other functions including polynomial or exponential functions may be used instead.
일반적으로, 양호한 매칭을 위하여, 사용자의 UPI는 호스팅 페이지 UPI에 매칭하여만 하고 아마도 더욱 중요하게는 광고 랜딩 페이지의 UPI에 매칭하여야 한다. 2개의 프로파일들 간의 매칭은 벡터 스페이스 매칭과 같은 2개의 항 벡터들을 매칭시키는 표준 정보 검색 기술들을 이용하여 계산될 수 있다(예를 들어, G.Salton 및 C.Buckley가 Information Processing and Management, 24(5), pp.513-523(1988)에 발표한 "Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval"라는 명칭의 논문: Gerard Salton, A. Wong, C.S. Yang이 Communications of the ACM, 18(11), pp. 613-620 (1975)에 발표한 "A Vector Space Model for Automatic Indexing"라는 명칭의 논문을 참조하라).In general, for good matching, the user's UPI should only match the hosting page UPI and perhaps more importantly the UPI of the ad landing page. Second matching between the two profiles can be calculated using standard IR techniques to match the two anti-vector, such as vector space matching (e. G., A G.Salton and C.Buckley Information Processing and Paper titled "Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval" in Management , 24 (5), pp.513-523 (1988): Communications by Gerard Salton, A. Wong, CS Yang of the ACM , 18 (11), pp. See the article entitled "A Vector Space Model for Automatic Indexing" published in 613-620 (1975).
지역, 토픽, 사용자 연령 범위, 언어 등과 같은 넓은 속성들은 예를 들어 기계 학습 분류자들을 이용하여 문서들 및 사용자들을 위하여 계산될 수 있다. 또한, 이와 같이 넓은 속성들은 매칭시 단어들 및 구들과 같은 더 좁은 속성들과 결합하여 사용될 수 있다.Broad attributes such as region, topic, user age range, language, etc. can be calculated for documents and users using machine learning classifiers, for example. In addition, such broad attributes may be used in combination with narrower attributes such as words and phrases in matching.
본래, 광고의 스코어는 예를 들어 검색 질의 또는 문서의 컨텐트의 관련성, 광고주가 지불해야 하거나 제공된 결과(예를 들어, 임프레션, 선택, 변환 등)에 대한 댓가로 기꺼이 지불할 금액, 광고의 수행의 측정값(예를 들어, 클릭-쓰루율, 변환율, 사용자 레이팅, 등), 광고주의 품질의 측정값 등과 같은 UPI 매칭 이외에도 다른 팩터들의 함수일 수 있다. 게다가, 여러 중간 광고 스코어들은 여러 가지 목적들(예를 들어, 관련성, 위치, 상대적 렌더링 속성, 등)에 사용될 수 있다.Originally, the score of an advertisement is based on, for example, the relevance of the content of a search query or document, the amount the advertiser is willing to pay or willingly pay for the results provided (e.g., impression, selection, conversion, etc.), In addition to UPI matching, such as measurements (eg, click-through rates, conversion rates, user ratings, etc.), measurements of advertiser quality, and the like, it may be a function of other factors. In addition, different intermediate advertising scores can be used for various purposes (eg, relevance, location, relative rendering attributes, etc.).
§4.2.2.2 UPI를 사용하여 광고 크리에이티브 선택 §4.2.2.2 Selecting creatives using UPI
UPI를 사용하여 광고 크리에이트 선택 및/또는 생성함으로써, 광고 크리에이티브들은 (예를 들어, 사용자, 문서 등의)UPI에 맞춰질 수 있다.By using UPI to select and / or create ad creatives, ad creatives can be tailored to a UPI (eg, user, document, etc.).
§4.2.2.3 UPI를 사용하여 질의 모호성 해결 §4.2.2.3 Resolving query ambiguity using UPI
적절한 광고 또는 광고 크리에이티브를 선택하는 것 이외에도, UPI는 모호한 검색 항을 포함한 검색 질의를 모호하지 않도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 검색 질의 "재규어(jaguar)"를 제공한 사용자는 (A) 재규어 차들에 관한 정보, (B) 동물에 관한 정보, (C) 애플 재규어 운영 시스템에 관한 정보, 또는 (D) 잭슨빌 재규어 NFL 풋볼 팀에 관한 정보 중 어느 하나를 원할 수 있다. 사용자의 UPI는 "재규어(jaguar)" 검색 항을 모호하게 하지 않도록 돕는데 사용될 수 있다. 이 예에서, 사용자의 이전 브라우징 활동도로부터의 정보는 모호한 질의 "재규어(jaguar)"를 모호하지 않도록 돕거나 사용자에거 거의 또는 전혀 관심이 없는 광고들의 디스플 레이를 방지할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 최근에 "애플 컴퓨터(apple computer)" 및 "운영 시스템(operating system)"에 대한 질의를 한 후 검색 질의 "재규어(jaguar)"를 제공하였다면, 사용자의 이전 질의 내력은 질의가 차, 동물, 또는 NFL 팀이 아니라 거의 애플 컴퓨터들의 운영 시스템에 관한 것이라고 추론하는데 사용될 수 있다. 결국, 광고들은 이와 같은 정보를 하니스(harness)함으로써 사용자에게 더욱 양호하게 타겟화될 수 있다. In addition to selecting the appropriate advertisement or ad creative, the UPI can be used to avoid obscuring search queries including ambiguous search terms. For example, a user who provided a search query "jaguar" could be (A) information about Jaguar cars, (B) information about animals, (C) information about Apple Jaguar operating systems, or (D) Jacksonville. You may want any of the information about the Jaguar NFL football team. The user's UPI can be used to help not obscure the "jaguar" search term. In this example, the information from the user's previous browsing activity may help to avoid ambiguous query “jaguar” or prevent the display of ads that are of little or no interest to the user. For example, if a user has recently provided a query for "apple computer" and "operating system" and then provided a search query "jaguar", the user's previous query history is Can be used to infer that it's about Apple's operating system, not the car, animal, or NFL team. As a result, advertisements can be better targeted to the user by harnessing this information.
UPI를 사용하는 이들 상술한 애플리케이션들뿐만 아니라 이외 다른 애플리케이션들은 UPI가 이용될 수 있다라고 추정한다. 그러나, 이것이 그러한 경우가 아니라면, 이와 같은 UPI는 생성 및/또는 갱신될 필요가 있다. UPI를 결정 및/또는 갱신하는 예시적인 방법들이 §4.2.3에서 후술된다.These and other applications as well as those using UPI assume that UPI can be used. However, if this is not the case, such UPIs need to be created and / or updated. Exemplary methods of determining and / or updating UPI are described below in § 4.2.3.
§4.2.3 UPI 결정 및/또는 갱신 §4.2.3 Determine and / or update UPI
사용자 프로파일 정보(UPI)가 사용자들이 서비스에 가입할 때 사용자들에 의해 제공된 정보를 이용하여 결정될 수 있다라는 것을 상기하라. 그러나, 많은 경우들에, 사용자들은 그들 자신에 관한 정보를 자발적으로 제공하지 않거나 이와 같은 정보를 자발적으로 제공하도록 요구받지도 않는다. 게다가, 사용자들이 이와 같은 자발적으로 제공한 경우조차도, 불완전할 수 있으며(예를 들어, 가입시 제공되는 정보가 서비스하는데 필요로 되는 것으로 제한되어 포괄적이 아니기 때문이다), 의도적으로 또는 우발적으로 부정확할 수 있으며, 진부할 수 있는, 등등 여러 상황이 있을 수 있다.Recall that user profile information (UPI) can be determined using information provided by users when they subscribe to a service. In many cases, however, users are not required to voluntarily provide information about themselves or to voluntarily provide such information. In addition, even if voluntarily provided by users, they may be incomplete (for example, because the information provided at the time of subscription is not comprehensive and limited to what is needed to service), and may be intentionally or accidentally inaccurate. There can be many situations, such as cliche, etc.
유사하게, UPI 정보는 사용자가 요청되거나 방문한 문서에 대해 이용될 수 없다.Similarly, UPI information may not be available for the document the user requested or visited.
광고들이 광고주들 공급 UPI 정보를 가질 수 있지만, 이와 같이 행하는 것은 광고주들에게 많은 부담을 줄 수 있다.Although advertisements may have advertiser-supplied UPI information, doing so can place a heavy burden on advertisers.
후술되는 바와 같이, 사용자를 위한 UPI, 문서 등은 명시적 정보가 시스템에 제공되지 않을 때조차도 결정(또는 갱신 또는 확장)될 수 있다. 이하에서, 초기(또는 베이스라인) UPI는 부트스트랩 페이스(bootstrap phase) 동안 결정될 수 있다. 이와 같은 초기 UPI는 사용자에게 또는 문서에 또는 UPI가 관련될 광고에 고유한 정보를 사용할 수 있다. 초기 UPI는 필요로 하지 않을 지라도 어떤 명백하게 입력된 UPI 정보를 포함할 수 있다. As described below, UPIs, documents, etc. for a user can be determined (or updated or extended) even when no explicit information is provided to the system. In the following, the initial (or baseline) UPI may be determined during the bootstrap phase. Such initial UPI may use information unique to the user or in the document or in the advertisement to which the UPI will be associated. The initial UPI may contain any explicitly entered UPI information, even if it is not needed.
스코어링, 광고 크리에이티브 선택, 질의 모호성 해결과 같은 애플리케이션들을 위한 초기 또는 베이스라인 UPI를 사용하는 것으로 충분할 수 있다. 그러나, 확장 및/또는 보강 페이스 동안 초기 또는 베이스라인 UPI를 보완하는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어 도4를 다시 참조하면, (예를 들어, 사용자의 또는 문서의 또는 광고 또는 광고 랜딩 페이지의) UPI(410)는 이전에 존재하지 않는 또는 값을 갖지 않는 속성들(420)에 값들(430)을 가산함으로써 확장될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, UPI(410)의 속성(420)의 값(430)의 (440)의 스코어들은 개정되거나 보강될 수 있다. 따라서, 예를 들어,값=남성을 갖는 속성=성(sex)의 확률은 제공된 부가 정보를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 초기 UPI를 확장 또는 보완하도록 사용되는 정보는 추론된 정보로서 간주될 수 있다. It may be sufficient to use an initial or baseline UPI for applications such as scoring, ad creative selection, query ambiguity resolution. However, it may be desirable to supplement the initial or baseline UPI during expansion and / or reinforcement phases. For example, referring back to FIG. 4, UPI 410 (eg, of a user or of a document or of an advertisement or advertisement landing page) may contain values for
도6은 본 발명을 따른 방식으로 문서 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(600)의 흐름도이다. 문서를 위한 초기 UPI가 결정된다 (블록 610). 이는 문서 컨텐트과 같은 문서에 고유한 정보를 사용하여 행해질 수 있다. 이 단계를 수행하는 예시적인 방법은 도8과 관련하여 후술된다. 게다가, 문서를 위한 UPI 정보는 추론된다(블록 620). 이는 방문한 사용자들, 링크된 문서들, 등으로부터 추론되는 정보를 사용하여 행해질 수 있다. 그 후, 새로운(예를 들어, 확장된 및/또는 보강된) 문서 UPI는 초기 문서 UPI 및 추론된 문서 UPI를 사용하여 결정된다(블록 630). 단계들(620 및 630)은 이 방법(600)이 빠져나오기 전 1회 이상 수행될 수 있다(노드 640). 단계들(620 및 630)이 팬텀 분기-백 라인(phantom branch-back line)으로 표시된 바와 같이 반복되면, 새로운 문서 UPI는 이전 문서 UPI 및 더 많이 추론된 문서 UPI를 사용하여 결정될 수 있다.6 is a flow diagram of an
도7은 본 발명을 따른 방식으로 (개인 또는 그룹으로서) 사용자 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(700)의 흐름도이다. 사용자를 위한 초기 UPI가 결정된다(블록 710). 이는 사용자에 의해 제공된 과거 검색 질의들과 같은 사용자에게 고유한 정보를 사용하여 행해질 수 있다. 이 단계를 수행하는 예시적인 방법은 도9와 관련하여 후술된다. 게다가, 사용자를 위한 UPI 정보가 추론된다(블록 720). 이는 검색 결과들, 선택된 검색 결과들 등으로부터 추론되는 정보를 사용하여 행해질 수 있다. 그 후, 새로운(예를 들어, 확장된 및/또는 보강된) 사용자 UPI는 초기 사용자 UPI 및 추론된 사용자 UPI를 사용하여 결정된다 (블록 730). 단계들(720 및 730)은 방법(700)이 떠나기 전 1회 이상 수행될 수 있다(노드 740). 단계들(720 및 730)이 팬텀 분기 백-라인으로 나타낸 바와 같이 반복되면, 새로운 사용자 UPI는 이전 사용자 UPI 및 더 많이 추론된 사용자 UPI를 사용하여 결정될 수 있다.7 is a flow diagram of an
초기 문서 UPI가 결정될 수 있다라는 것을 도6의 블록(610)으로부터 상기하라. 도8은 본 발명을 따른 방식으로 초기 또는 베이스라인 문서 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(800)의 흐름도이다. 도시된 바와 같이, 문서 UPI 속성 값들은 (예를 들어, 문서의 컨텐트, 문서의 메타 정보 등을 사용하여) 파퓨레이트(populate)될 수 있다 (블록 810).Recall from
초기 사용자 UPI가 결정될 수 있다 라는 것을 도7의 블록(710)으로부터 상기하라. 도9는 본 발명을 따른 방식으로 초기 또는 베이스라인 사용자 UPI를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 예시적인 방법(900)의 흐름도이다. 도시된 바와 같이, 사용자 UPI 속성값들은 (예를 들어, 사용자의 과거 질의 정보, 사용자에 의해 명백하게 입력되는 정보 등) 파퓨레이트될 수 있다(블록 910).Recall from
§4.2.4 사용자 정보를 얻는 방법의 예들 §4.2.4 Examples of how to obtain user information
사용자 정보를 얻기 위한 많은 대안적인 방법들이 존재한다. 예를 들어, 값(430) 및 속성(420)을 위한 스코어(440)는 이전에 전개된 질의들에서 단어들을 사용하여 프로파일에서 UPI 속성들(420)의 값들(430)을 예측하는 기계 학습 분류자(machine learning classifier)로 결정될 수 있다. 예를 들어, 이전 검색 질의들에서 "여성의 건강(women's health)"과 관련된 키워드들이 제공되면, 분류자는 사용자가 여성일 확률 0.8이 이라고 추론할 수 있다. 게다가, 일본어들이 이전 검색 질의들에서 사용된다라고 제공되면, 분류자는 사용자가 일본인일 확률이 0.9라는 등등을 추론할 수 있다. 2개의 UPI들의 스코어들(440)은 이들이 매칭하는지 여부에 영향을 미칠 수 있다. 속성(420)은 한 UPI에서 "샌프란시스코(San Francisco)"일 수 있고 또 다른 UPI에서 "산호세(San Jose)"일 수 있다. 이들 가공되지 않은 속성들(raw attributes)이 매칭하지 않으면, 기계 학습 분류자는 두 가지 경우들에서 지리적 카테고리="캘리포니아(California)"를 할당할 수 있고 일반화된 프로파일 속성들은 매칭할 것이다. 따라서, 기계 학습 분류자는 사용자들 및 문서들을 지리, 토픽, 민족성, 또는 리딩 레벨에 관한 넓은 카테고리들로 분류하도록 사용될 수 있다.There are many alternative ways to obtain user information. For example, the score 440 for the
UPI 정보가 추론될 수 있다라는 것을 도6의 블록(620) 및 도7의 블록(720)으로부터 상기하라. 사용자 UPI는 사용자와 동일한 방식으로 관련된 다른 사용자들 및/또는 문서들의 UPI로부터 추론될 수 있다. 유사하게, 문서 UPI는 문서와 동일한 방식으로 관련된 다른 문서들 및/또는 사용자들의 UPI로부터 추론될 수 있다. 도10은 사용자들 및 문서들이 관련될 수 있는 방법을 도시한 것이다.Recall from
도10에 도시된 바와 같이, 사용자/문서 관련 동작들(1010)은 한 명 이상의 사용자들의 사용자 정보, 하나 이상의 문서들의 문서 정보(1030), 문서 링크(예를 들어, 웹 토포로지) 정보(1040), 사용자 질의들을 위한 검색 결과들(1050)(이는 대신 사용자 정보(1020)로서 제공될 수 있다), 및 사용자 문서 선택들(1060)(이는 대신에 사용자 정보(1030)로서 제공될 수 있다) 중 하나 이상을 사용하여 사용자들 및/또는 문서들(사용자-대-사용자, 사용자-대-문서, 문서-대-문서, 및/또는 문서-대-사용자(이는 도시된 것과 같은 지향되지 않는 그래프에서 사용자-대-문서 관계 와 동일할 수 있다))를 관련시키는 정보(1070)를 발생시킬 수 있다. As shown in FIG. 10, user / document related operations 1010 may include user information of one or more users,
본 발명의 예시적인 실시예에서, 관련 정보(1070)는 사용자들 및 문서들이 노드들(1072 및 1076)로 각각 표시되는 그래프일 수 있다. 도11은 본 발명을 따른 방식으로 사용자들 및/또는 문서들을 관련시키기 위하여 사용될 수 있다. 도시된 바와 같이, 노드들은 각 사용자 및 문서를 위하여 규정될 수 있다 (블록 1110). 사용자 노드들(1072)의 각각을 위하여, 에지들(1074)(이는 관련성을 나타냄)은 사용자가 제공한 검색 질의들에 응답하여 검색 엔진에 의해 리턴되는 톱 웹 페이지들을 위한 문서노드들 및 사용자 노드 간에서 도출될 수 있다. (변형으로서, 에지들(1074)은 사용자가 선택한(예를 들어, 클릭 온)한 웹 페이지들로만 도출될 수 있다). 게다가, 에지들(1078)은 이들 간의 링크들(예를 들어, 하이퍼링크들)을 갖는 문서들의 쌍들 간에서 도출될 수 있다 (블록 1120). 도시되지 않았지만, 사용자-대-사용자 관련성들이 또한 발생될 수 있다. 예를 들어, 에지들은 동일한 문서들 중 하나 이상의 문서를 방문한 사용자들 간에서 부가될 수 있다. In an exemplary embodiment of the invention, the
이 그래프(107)가 제공된 도7을 다시 참조하면, 사용자를 위한 새로운 UPI는 초기 UPI 및 추론된 사용자 UPI로서, 사용자 노드(1072)가 링크되는 노드들(1076)에 대응하는 문서들의 UPIs를 사용하여 결정될 수 있다. 유사하게,이 그래프(1070)가 제공된 도6을 다시 참조하면, 문서를 위한 새로운 UPI는 초기 UPI 및 추론된 문서 UPI로서 문서 노드(1076)가 링크되는 노드들(1072 및 1076) 각각에 대응하는 사용자들 및 문서들의 UPIs를 사용하여 결정될 수 있다. Referring back to FIG. 7 provided with this graph 107, the new UPI for the user is the initial UPI and the inferred user UPI, using the UPIs of the documents corresponding to the
도6 및 도7 각각의 블록들(630 및 730)을 다시 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에서,Referring back to
updated_UPI=initial_UPI*alpha+neighborhood_UPI*betaupdated_UPI = initial_UPI * alpha + neighborhood_UPI * beta
여기서 알파 및 베타는 상수들(예를 들어, 알파=0.7 베타=0.3) 및 이웃_UPI는 그래프에서 이웃하는 노드들의 UPIs의 평균이다. UPI를 갱신하기 위한 다른 함수들이 가능하다. 이 공정은 다수회(예를 들어, 50회) 반복될 수 있다.Where alpha and beta are constants (eg alpha = 0.7 beta = 0.3) and neighbor_UPI is the average of the UPIs of neighboring nodes in the graph. Other functions are available to update the UPI. This process may be repeated a number of times (eg 50 times).
평균 UPI를 결정하기 위하여, 개별적인 속성들(420)의 값들(430)은 평균화되며, 아마도 스코어들(440)로 가중될 수 있다.To determine the average UPI, the
(예를 들어, 2개 이상의 에지들이 떨어져 있는)더욱 먼 노드들은 또한 고려될 수 있지만, 덜 가중되어야 한다.More distant nodes (eg, two or more edges apart) may also be considered, but should be less weighted.
사용자 UPI 및 문서 UPI 둘 다가 갱신될 수 있지만, 이는 단지 하나 또는 다른 하나만을 갱신할 수 있다.Both user UPI and document UPI can be updated, but this can only update one or the other.
대안적인 실시예들에서, 사용자 노드(1072)는 사용자들의 집합을 표시할 수 있다. 유사하게, 문서 노드(1076)는 문서들(예를 들어, 다수의 웹 페이지들을 포함하는 웹사이트)의 집합을 표시할 수 있다.In alternative embodiments,
대안적인 실시예들에서, 그래프 에지들은 관련 가중값들을 할당받을 수 있다. 따라서, 예를 들어, 사용자 노드(1072)로부터 문서 노드(1076)까지의 에지(1074)에는 사용자가 검색 결과 리스트로부터 문서를 선택한 경우 문서가 사용자 검색 질의에 응답하여 리턴되는 검색 결과 리스트에만 포함된 경우보다 더 큰 가중치가 제공될 수 있다.In alternative embodiments, graph edges may be assigned relevant weights. Thus, for example,
§4.2.5 예시적인 장치 §4.2.5 Example Device
도12는 상술된 동작들 중 하나 이상의 동작(예를 들어, 최종 사용자 시스템 또는 클라이언트 장치에 의해 수행되는 동작들, 컨텐트 서버에 의해 수행되는 동작들, 검색 엔진에 의해 수행되는 동작들, 또는 광고 서버에 의해 수행되는 동작들)에 영향을 미칠 수 있는 기계(1200)의 고레벨 블록도이다. 기계(1200)는 근본적으로 하나 이상의 프로세서들(1210), 하나 이상의 입력/출력 인터페이스 유닛들(1230), 하나 이상의 저장 장치들(1220), 및 결합된 요소들 간의 정보 통신을 용이하게 하기 위한 하나 이상의 시스템 버스들 및/또는 네트워크들(1240)을 포함한다. 하나 이상의 입력 장치들(1232) 및 하나 이상의 출력 장치들(1234)는 하나 이상의 입력/출력 인터페이스들(1230)과 결합될 수 있다. 12 illustrates one or more of the operations described above (eg, operations performed by an end user system or client device, operations performed by a content server, operations performed by a search engine, or an advertising server). Is a high level block diagram of a
하나 이상의 프로세서들(1210)은 기계 실행가능한 명령들(캘리포니아 팔로 알토에 소재하는 선 마이크로시스템즈 사로부터 입수할 수 있는 Solaris 운영 시스템 또는 북 캘리포니아 두라햄에 소재하는 레드 햇과 같은 다수의 벤더들로부터 입수할 수 있는 리눅스 운영 시스템 상에서 실행되는 C 또는 C++)을 실행하여 본 발명의 하나 이상의 양상들을 실행시킨다. 기계 실행가능한 명령들의 적어도 일부는 하나 이상의 저장 장치들(1220) 상에 (일시적으로 또는 더욱 영구적으로) 저장될 수 있으며 및/또는 외부 소스로부터 하나 이상의 입력 인터페이스 유닛들(1230)을 통해서 수신될 수 있다.One or
일 실시예에서, 기계(1200)은 하나 이상의 종래 개인용 컴퓨터들일 수 있다. 이 경우에, 프로세싱 유닛들(1210)은 하나 이상의 마이크로프로세서들일 수 있다. 버스(1240)는 시스템 버스를 포함할 수 있다. 저장 장치들(1220)은 판독 전용 메모 리(ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(RAM)과 같은 시스템 메모리를 포함할 수 있다. 저장 장치들(1220)은 또한 하드 디스크로부터 판독 및 이 하드 디스크로 기록하기 위한 하드 디스크 드라이브, (예를 들어, 착탈가능한) 자기 디스크로부터 판독 또는 이 자기 디스크로 기록하기 위한 자기 디스크 드라이브, 및 콤팩트 디스크 또는 다른(자기-) 광학 매체와 같은 착탈가능한(자기-) 광 디스크로부터 판독 또는 이 광 디스크에 기록하기 위한 광 디스크 드라이브를 포함할 수 있다. In one embodiment, the
사용자는 명령들 및 정보를 예를 들어 키보드 및 포인팅 장치(예를 들어, 마우스)와 같은 입력 장치들(1232)를 통해서 개인용 컴퓨터로 입력할 수 있다. 마이크로폰, 조이스틱, 게임 패드, 위성 접시, 스캐너, 등과 같은 다른 입력 장치들이 또한(또는 대안적으로) 포함될 수 있다. 이들 및 다른 입력 장치들은 종종 시스템 버스(1240)에 결합되는 적절한 인터페이스(1230)를 통해서 프로세싱 유닛(들)(1210)에 접속된다. 이 출력 장치들(1234)은 또한 적절한 인터페이스를 통해서 시스템 버스(1240)에 접속될 수 있는 모니터 또는 이외 다른 유형의 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 모니터 이외에(또는 대신에), 개인용 컴퓨터는 예를 들어 스피커들 및 프린터들과 같은 다른(주변) 출력 장치들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다.A user may enter commands and information into a personal computer through
§4.3 개선들 및 대안들§4.3 improvements and alternatives
§4.3.1 결정 기술들 §4.3.1 decision techniques
매칭(또는 유사성) 결정은 여러 가지 방법들로 수행될 수 있다. 예를 들어, 다음의 유사성 결정 기술들 중 하나 이상의 기술들이 사용될 수 있다: (a) (예를 들어 후술되는 바와 같은)벡터-기반; (b) (예를 들어, 후술되는 바와 같은) 규칙-기반; (c) 매칭 확률 또는 가능성를 추론하는데 합당한 확률론; 및 (d) 퍼지 논리 매칭. 다른 유사성 결정 기술들은 본 발명 하에서 또한 사용될 수 있다.Matching (or similarity) determination can be performed in a number of ways. For example, one or more of the following similarity determination techniques may be used: (a) vector-based (eg, as described below); (b) rule-based (eg, as described below); (c) probability theory reasonable to infer matching probabilities or probabilities; And (d) fuzzy logic matching. Other similarity determination techniques can also be used under the present invention.
방금 제안된 바와 같이, 유사성 결정하는 한 가지 방법은 UPI 벡터들을 형성하는 것이다. 다수의 광고들 각각은 또한 대표적인 타겟팅 UPI 벡터를 가질 수 있다. 이와 같은 UPI 벡터들은 또한 내력 데이터로부터 결정된 부가적인 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인구통계 그룹들이 광고를 클릭 온하는 경향에 관한 추론들은 데이터 마이닝 기술들(data mining techniques)을 사용하여 결정될 수 있다. 그 후, (예를 들어, 오프-라인) 분석 결과들은 광고들의 UPI 타겟팅 벡터에서 하나 이상의 속성들로서 사용될 수 있다. UPI 벡터들은 벡터들 간의 코사인 거리, 해밍 거리 및/또는 다양한 다른 벡터 거리 측정들 중 어느 하나와 같은 스코어링 함수를 사용하여 매칭될 수 있다. 그 후, 광고들은 이와 같은 함수에 의해 발생된 스코어들을 사용하여(예를 들어, 이 스코어에 따라서) 랭크될 수 있다. As just suggested, one way of determining similarity is to form UPI vectors. Each of the plurality of advertisements may also have a representative targeting UPI vector. Such UPI vectors may also include additional information determined from historical data. For example, inferences regarding the tendency of demographic groups to click on an advertisement may be determined using data mining techniques. The (eg, off-line) analysis results can then be used as one or more attributes in the UPI targeting vector of the advertisements. UPI vectors may be matched using a scoring function, such as cosine distance between the vectors, Hamming distance, and / or any of a variety of other vector distance measurements. The advertisements can then be ranked using (eg, according to this score) the scores generated by this function.
또한 상술된 바와 같이, UPI를 매칭시키는 또 다른 기술은 사용자, 문서, 광고 및 광고 랜딩 페이지 UPIs 중 하나 이상의 쌍들의 유사성을 규정하는 함수들 한 세트의 규칙들 및/또는 함수들을 적용하는 것을 포함한다. 이와 같은 규칙 및/또는 포뮬러-기반으로 한 시스템은 (예를 들어, 부착된 가중치들을 갖는) 논리적 규칙들의 임의의 조합들을 사용하여 가중된 스코어들을 제공한다.As also described above, another technique for matching UPIs includes applying a set of rules and / or functions to functions that define the similarity of one or more pairs of user, document, advertisement, and advertisement landing page UPIs. . Such a rule and / or formula-based system provides weighted scores using any combination of logical rules (eg, with attached weights).
상술된 바와 같이, 벡터-기반으로 한 기술들 및 규칙들 및/또는 포뮬러-기반으로 한 기술들은 매칭 결정을 생성과 협력하여 사용될 수 있다. As mentioned above, vector-based techniques and rules and / or formula-based techniques may be used in conjunction with generating a matching decision.
본 발명의 일 실시예에서, 속성 주파수-인버스 문서(또는 사용자) 주파수 프로덕트(TF-IDF) 측정은 UPIs를 사용하여 결정되어 유사성 스코어를 발생시킨다. In one embodiment of the invention, the attribute frequency-inverse document (or user) frequency product (TF-IDF) measurement is determined using UPIs to generate a similarity score.
§4.3.1.1 유사성 결정 기술들에 대한 개선들 §4.3.1.1 improvements to similarity determination techniques
UPIs를 매칭시키는 공정을 효율적으로 하기 위하여, 속성 선택, 속성 일반화, 및/또는 속성 집합 기술들은 비교되는 벡터들의 크기들을 감소시키기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 속성 선택은 UPIs 간의 매칭 공정의 부분으로서 사용되는 속성들의 수 및/또는 크기를 감소시키기 위하여 사용될 수 있다. 이와 같은 속성 선택 기술들은 UPIs의 벡터 표현에서 (절대 및/또는 상대적 항들에서)(예를 들어 확률 또는 중요도 가중치) 높은 스코어를 갖는 단지 몇 개의 속성들 만을 유지하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 선택 기술은 예를 들어 "상호 정보(mutual Information)", 카이-스퀘어드 피트(Chi-squared fit) 또는 상관과 같은 통계적 측정을 사용하여 양호하게 수행(예를 들어 클릭온)될 것 같은 하나 이상의 매칭들을 생성시키기 위하여 어느 속성들이 다른 속성들보다 더 많이 표시되는지를 결정한다. 또한 다른 속성 선택 기술은 가장 유용하다라고 간주되는 이들 속성들을 단지 수동-선택한다는 것이다. 이들 또는 다른 속성 선택 기술들 중 2가지 이상의 기술은 협력하여 사용될 수 있다.In order to streamline the process of matching UPIs, attribute selection, attribute generalization, and / or attribute set techniques can be used to reduce the sizes of the vectors being compared. For example, attribute selection can be used to reduce the number and / or size of attributes used as part of the matching process between UPIs. Such attribute selection techniques may include maintaining only a few attributes having a high score (eg, probability or importance weight) in the vector representation of UPIs (eg, in absolute and / or relative terms). Another selection technique is one that is likely to be well performed (e.g., clicked on) using statistical measures such as, for example, "mutual information", chi-squared fit, or correlation. In order to generate the above matches, it is determined which attributes are displayed more than others. Also, other attribute selection techniques are merely manual-selecting those attributes that are considered most useful. Two or more of these or other attribute selection techniques may be used in concert.
유사하게, UPI 벡터들은 초기 기준들(예를 들어, 정확하게 어떤 특징들을 매칭)의 일부 세트를 사용하여 사전 필터링되어, 남아있는 광고 UPI 벡터들의 단지 작은 서브셋만이 사용자 및 문서 UPIs에 대해서 랭크될 필요가 있다. 이 기술은 결합된 규칙-기반 및 벡터 거리 유사성 결정 기술을 도시한다. 이 기술을 사용하면 UPIs 간의 전체 매칭 공정의 효율을 증가시키도록 돕는 부가적인 이점을 갖는다.Similarly, UPI vectors are pre-filtered using some set of initial criteria (eg, exactly matching certain features) so that only a small subset of the remaining advertising UPI vectors need to be ranked for user and document UPIs. There is. This technique illustrates a combined rule-based and vector distance similarity determination technique. Using this technique has the added benefit of helping to increase the efficiency of the overall matching process between UPIs.
예를 들어, 일반적으로 사용자 및/또는 문서와 관련되는 하나 이상의 광고들의 제1 세트가 우선 결정될 수 있다. 하나 이상의 광고들의 이 제1 세트는 UPI 정보 동작들을 이용하여 부가 처리되어 (예를 들어, UPI를 이용하여 결정된 제2 유사성 스코어를 토대로 순서화 및/또는 필터링된) 최종 광고들의 세트를 결정한다. 이와 같은 실시예는 UPI(의 부분)이 클라이언트 상에 저장될 때 유용할 수 있다. 예를 들어, 광고 서버는 사용자 요청(예를 들어, 검색 질의 또는 문서 요청)에 대해서 톱 N(예를 들어, N=100) 광고들을 클라이언트에 전송할 수 있다. 그 후, 클라이언트는 로컬 사용자 정보를 토대로 이들 서비스되는 광고들을 재순서화할 수 있다.For example, a first set of one or more advertisements generally associated with a user and / or document may be determined first. This first set of one or more advertisements is further processed using UPI information operations to determine the final set of final advertisements (eg, ordered and / or filtered based on a second similarity score determined using UPI). Such an embodiment may be useful when the UPI (part of) is stored on the client. For example, the ad server may send Top N (eg, N = 100) advertisements to the client for user requests (eg, search queries or document requests). The client can then reorder these serviced advertisements based on local user information.
§4.3.2 UPI가 저장되는 방법 및 장소의 예들 §4.3.2 Examples of how and where UPIs are stored
본 발명의 일 실시예에서, UPI는 관련된 소스(예를 들어, n-그램은 시청되는 웹 페이지, 질의 등으로부터 나온다)를 갖는 n-그램들(길이 1 내지 일부 최대, 예를 들어 3의 단어들의 시퀀스들), URLs, 또는 여러 종류들의 정보(예를 들어, 사용자는 특정 웹 브라우저를 사용하거나 사용자는 특정 위도 및 경로, 등에 위치된다)를 위한 특정 값들로서 저장된다.In one embodiment of the invention, a UPI is defined as n-grams (
UPI의 이 저장 및 사용은 (a) (예를 들어, 블라우저 쿠키, 로컬 파일, 히든 형태 필드들, 또는 URL 엔코딩 형태의) 클라이언트-측 저장, (b) 서버-측 저장(예를 들어, 레코드들의 데이터베이스, 플랫 파일들, 또는 프로파일/작용 정보를 저장 및 검색하기 위한 전용 구조), 및/또는 (c) 제3자 저장을 포함한 가종 다양한 형태들을 취할 수 있다. 따라서, UPI는 서버측 상의 저장소에 상주할 필요는 없지만, 실질적으로 클라이언트 및/또는 제3자에 의해 저장될 수 있고 사용자의 요청(예를 들어 검색 질의 또는 문서 요청)과 함께 정보 서버에 전송될 수 있다. UPI는 예를 들어 웹 브라우저 쿠키로 전송될 수 있다. This storage and use of UPI may include (a) client-side storage (eg in the form of browser cookies, local files, hidden form fields, or URL encoding), (b) server-side storage (eg, A database of records, flat files, or a dedicated structure for storing and retrieving profile / action information), and / or (c) third party storage. Thus, the UPI need not reside in a repository on the server side, but can be stored substantially by the client and / or third parties and sent to the information server along with the user's request (e.g. search query or document request). Can be. UPI can be sent, for example, as a web browser cookie.
도3의 예시적인 네트워크 환경을 다시 참조하면, UPI는 하나 이상의 클라이언트 장치들(320), 하나 이상의 컨텐트 서버들(330), 하나 이상의 검색 엔진들(340), 하나 이상의 광고 서버들(350) 및/또는 하나 이상의 사용자 정보 서버들(360)에 저장될 수 있다. 어쨌든, 사용자 정보는 일부 데이터 관리 방식(예를 들어, 데이터베이스, 플랫 파일들, 전용 데이터 관리 시스템, 웹 브라우저 쿠키들 등)을 사용함으로써 유지될 수 있다. 사용자 정보의 여러 항들(예를 들어, 여러 사용자 특징들)이 여러 장치들 상에 저장될 수 있다. Referring again to the example network environment of FIG. 3, the UPI may include one or
§4.3.2.1 정보 저장에 대한 개선들 §4.3.2.1 Improvements to information storage
실제 시스템을 성취하기 위하여, 타겟팅 광고들에 사용되는 UPI의 볼륨을 감소시키며 및/또는 이 UPI를 순서화하는 것이 바람직하거나 필요로 될 수 있다. 본 발명은 정보 및 정확도의 최소 손실과 더불어 이와 같은 감소를 허용한다. 게다가, 광고들의 서비스시, 결국 UPI 검색시 레이턴시를 제약하는 것이 바람직하거나 필요로 될 수 있기 때문에, 광고 서버는 제한된 또는 전혀 없는 UPI를 갖는 몇 가지 경우들에서 동작하도록 할 필요가 있을 수 있다. 본 발명을 따른 방식에서 우선순위화는 타겟팅 공정 동안 이용될 수 있는 광고 서버가 가치있는(예를 들어, 가장 가치있는) 정보에 초점을 맞추도록 하는 것이다. 데이터 감소 및 프로세싱 우선순위화를 위한 예시적인 기술들이 후술된다.In order to achieve the actual system, it may be desirable or necessary to reduce the volume of UPI used in targeted advertisements and / or order this UPI. The present invention allows for such a reduction with minimal loss of information and accuracy. In addition, since it may be desirable or necessary to constrain latency in the service of advertisements, and eventually in UPI retrieval, the ad server may need to operate in some cases with limited or no UPI. Prioritization in the manner according to the invention is such that the advertising server that can be used during the targeting process focuses on valuable (eg, most valuable) information. Example techniques for data reduction and processing prioritization are described below.
본 발명의 일 실시예에서, 적어도 일부 UPI 속성들 각각은 관련된 스코어(중요도 가중치, 확률 등)를 갖는다. 다수의 UPI 속성들을 위한 중요도 가중치는 모두 그룹화디거나 어떤 방식으로 집합될 수 있다.In one embodiment of the invention, each of the at least some UPI attributes have an associated score (importance weight, probability, etc.). Importance weights for multiple UPI attributes may all be grouped or aggregated in some way.
초기에, UPI 속성에 할당되는 중요도 가중치는 아마도 특히 정보 유형을 사용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 검색 질의들은 사용자가 시청한 웹 페이지들로부터 추출된 n-그램들보다 높은 초기 가중치를 가질 수 있다. Initially, the importance weights assigned to UPI attributes may be determined, in particular, using information types in particular. For example, search queries may have an initial weight higher than n-grams extracted from web pages viewed by the user.
UPI 속성들을 위한 중요도 가중치들은 특정 사용자 또는 사용자들의 그룹들의 행위들을 토대로 갱신될 수 있다. 예를 들어, 발명자들로서 Steve Lawrence, Mehran Sahami 및 Amit Singhal이 2003년 6월 2일에 출원한 발명의 명칭이 "SERVING ADVERTISEMENTS USING USER REQUEST INFORMATION AND USER INFORMATION"인 미국 특허 출원 10/452,791호(본원에서 "791 출원(791 application)"으로 참조됨)의 도9는 본 발명을 따른 방식에서 광고 UPI 또는 사용자 UPI를 관리하도록 사용될 수 있는 예시적인 방법을 도시한다. 이 예시적인 방법에서, 예를 들어 사용자가 광고를 선택하면 , 이 광고를 추천하게 하는 사용자 UPI 속성들의 중요도 가중치들이 증가될 수 있다. 중요도 가중치(들)이 증가되는 량(들)(절대 또는 상대)은 적어도 부분적으로 많은 각 UPI 속성이 광고 추전 스코어에 기여하는 방법을 따른다. 유사하게, 관련 UPI 속성들의 중요도 가중치들은 사용자가 광고를 선택하지 않을 때 감소될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 가중 감소 팩터는 가중 증가 팩터보다 작다.Importance weights for UPI attributes may be updated based on the behavior of a particular user or groups of users. For example, US Patent Application No. 10 / 452,791, entitled "SERVING ADVERTISEMENTS USING USER REQUEST INFORMATION AND USER INFORMATION," filed on June 2, 2003 by Steve Lawrence, Mehran Sahami, and Amit Singhal as inventors (herein 9 of "referred to as" 791 application "shows an exemplary method that can be used to manage advertising UPIs or user UPIs in a manner consistent with the present invention. In this example method, for example, if a user selects an advertisement, the importance weights of the user UPI attributes that recommend the advertisement can be increased. The amount (s) (absolute or relative) in which the importance weight (s) is increased depends, at least in part, on how many of each UPI attribute contributes to the advertising tracking score. Similarly, the importance weights of the relevant UPI attributes can be reduced when the user does not select an advertisement. In one embodiment of the present invention, the weight reduction factor is smaller than the weight increase factor.
본 발명의 일 실시예에서, 중요도 가중치들은 (절대 및/또는 상대 항들에서) 얼마나 자주 UPI 속성이 모든 사용자들에 걸쳐서 양호한 추전을 발생시키는지를 토대로 글로벌 가중치를 이용하여 선택적으로 조정(예를 들어, 결합)될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 중요도 가중치들은 (절대 및/또는 상대적 항들에서) 얼마나 자주 UPI 속성이 (예를 들어 모든 유사한)사용자들의 그룹에 걸쳐서 양호한 추천을 발생시키는지를 토대로 컴뮤니티 가중치(community weight)를 이용하여 선택적으로 조정(예를 들어, 결합)될 수 있다.In one embodiment of the invention, the importance weights are selectively adjusted (e.g., using global weights) based on how often (in absolute and / or relative terms) the UPI attribute generates a good thrust across all users. Can be combined). Alternatively or additionally, importance weights (in absolute and / or relative terms) are based on how often the UPI attribute generates a good recommendation across a group of users (eg all similar) users. It can be optionally adjusted (eg, combined) using.
본 발명의 일 실시예에서, UPI가 특정 크기에 도달하면, 이는 적어도 중요도 가중치들을 이용하여 정보의 덜 중요한 항들을 삭제함으로써 감소될 수 있다. UPI 속성들의 저장 요건들이 또한 고려될 수 있다. 이 방식으로, 많은 저장을 필요로 하지만 중요도가 덜한 가중치를 갖는 UPI 속성은 삭제를 위한 제1의 후보이다.In one embodiment of the invention, once the UPI reaches a certain size, it can be reduced by deleting the less important terms of the information using at least importance weights. Storage requirements of UPI attributes may also be considered. In this way, a UPI attribute that requires a lot of storage but has a less significant weight is the first candidate for deletion.
본 발명의 일 실시예는 중요도 가중치들을 이용하여 개별적인 UPI 속성을 순서화 (및 심지어 저장)할 수 있다. 이와 같은 실시예에서, 소정 사용자 UPI에 대한 요청들은 (중요도 가중치들과 관련하여) 단지 가장 중요한 속성들만을 포함한 절사된 UPI로 서비스될 수 있거나, 충분한 정보가 얻어질 때까지 및/또는 부가적인 프로세싱이 바람직하지 않거나 가능하지 않을 때까지 피스밀(piecemeal) 방식으로 서비스될 수 있다. 따라서, 예를 들어, UPI 속성들을 사용하는 프로세싱은 중요도 가중치들의 순서로 행해질 수 있다. 이는 (예를 들어, 효율을 위하여, 어느정도 레이턴스 제약에 부합하고 프로세싱이 특정 시간 제약 내에서 완료되도록 보장하기 위하여, 등등) 프로세싱이 조기에 종료되도록 한다.One embodiment of the invention may order (and even store) individual UPI attributes using importance weights. In such an embodiment, requests for a given user UPI may be served with a truncated UPI containing only the most important attributes (in terms of importance weights), until sufficient information is obtained and / or additional processing It may be serviced in a piecemeal manner until this is undesirable or not possible. Thus, for example, processing using UPI attributes may be done in order of importance weights. This allows processing to terminate early (eg, for efficiency, to meet some latency constraints and to ensure that processing is completed within certain time constraints, etc.).
새로운 UPI 속성들이 부가될 때, 기존 속성들의 중요도 가중치들은 변화될 수 있다. 결국, (예를 들어, 소정 사용자를 위한)UPI 속성들의 순서는 중요도 가중치 순서와 다를 수 있다. 그러므로, 본 발명은 각 중요도 가중치들을 이용하여(예를 들어, 이 가중치에 따라서) UPI 속성들을 주기적으로 재순서화하도록 사용될 수 있다.When new UPI attributes are added, the importance weights of the existing attributes can be changed. As a result, the order of the UPI attributes (eg, for a given user) may differ from the order of importance weight. Therefore, the present invention can be used to periodically reorder UPI attributes using each importance weight (eg, according to this weight).
어떤 경우들에, UPI의 전달 또는 프로세싱은 (예를 들어, 소정 사용자를 위한)UPI는 중요도 가중치를 사용하여(예를 들어, 이 가중치에 따라서) 재순서화된다. 적어도 일부 예들 및/또는 일부 실시예들에서, 이 순서로 효율적으로 전달 및/또는 처리될 이와 같은 정보에 대한 각 중요도 가중치들의 순서로 UPI 속성을 물리적으로 저장하는 것이 필요로하지 않을 수 있다는 점에 유의하라. 실제로, 적어도 일부 예들 및/또는 실시예들에서, 중요도 순서로 UPI 속성들을 전달 및/또는 처리하는 것이 필요로 되지 않을 수 있다. 예를 들어, 조건들이 허용되면, 모든 정보는 전달 및/또는 처리될 수 있다. In some cases, the delivery or processing of the UPI is reordered (e.g., according to this weight), using the importance weight (e.g., for a given user). In at least some examples and / or some embodiments, it may not be necessary to physically store the UPI attribute in order of each importance weight for such information to be efficiently delivered and / or processed in this order. Be careful. Indeed, in at least some examples and / or embodiments, it may not be necessary to convey and / or process UPI attributes in order of importance. For example, if conditions permit, all information can be communicated and / or processed.
§4.4 결론§4.4 Conclusion
상술된 바로 알 수 있는 바와 같이, 본 발명은 컨텐트-타겟화된 광고 시스템들뿐만 아니라 키워드-타겟화된 광고 시스템들을 개선시키도록 사용될 수 있다. 사용자들, 문서들, 광고 및/또는 랜딩 페이지들의 사용자 프로파일 정보는 수용 및/또는 추론될 수 있다.As can be seen immediately above, the present invention can be used to improve keyword-targeted advertising systems as well as content-targeted advertising systems. User profile information of users, documents, advertisements and / or landing pages may be accepted and / or inferred.
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WO (1) | WO2005065229A2 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190102529A (en) * | 2018-02-26 | 2019-09-04 | 광운대학교 산학협력단 | Apparatus and method for analyzing target using topic |
KR102155342B1 (en) * | 2019-07-25 | 2020-09-11 | (주)마콘컴퍼니 | System for providing multi-parameter analysis based commercial service using influencer matching to company |
WO2023177144A1 (en) * | 2022-03-17 | 2023-09-21 | 삼성전자 주식회사 | Apparatus and method for determining target to be advertised |
Families Citing this family (313)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6446045B1 (en) | 2000-01-10 | 2002-09-03 | Lucinda Stone | Method for using computers to facilitate and control the creating of a plurality of functions |
US8086697B2 (en) | 2005-06-28 | 2011-12-27 | Claria Innovations, Llc | Techniques for displaying impressions in documents delivered over a computer network |
US7475404B2 (en) | 2000-05-18 | 2009-01-06 | Maquis Techtrix Llc | System and method for implementing click-through for browser executed software including ad proxy and proxy cookie caching |
KR100384899B1 (en) * | 2001-01-10 | 2003-05-23 | 한국전자통신연구원 | Method for seamless inter frequency hard handover in wireless telecommunication system |
US8590013B2 (en) | 2002-02-25 | 2013-11-19 | C. S. Lee Crawford | Method of managing and communicating data pertaining to software applications for processor-based devices comprising wireless communication circuitry |
US7693830B2 (en) | 2005-08-10 | 2010-04-06 | Google Inc. | Programmable search engine |
US7716199B2 (en) | 2005-08-10 | 2010-05-11 | Google Inc. | Aggregating context data for programmable search engines |
US7743045B2 (en) | 2005-08-10 | 2010-06-22 | Google Inc. | Detecting spam related and biased contexts for programmable search engines |
US20070038614A1 (en) * | 2005-08-10 | 2007-02-15 | Guha Ramanathan V | Generating and presenting advertisements based on context data for programmable search engines |
US7752072B2 (en) * | 2002-07-16 | 2010-07-06 | Google Inc. | Method and system for providing advertising through content specific nodes over the internet |
US8050970B2 (en) | 2002-07-25 | 2011-11-01 | Google Inc. | Method and system for providing filtered and/or masked advertisements over the internet |
US20090210246A1 (en) * | 2002-08-19 | 2009-08-20 | Choicestream, Inc. | Statistical personalized recommendation system |
US20040044571A1 (en) * | 2002-08-27 | 2004-03-04 | Bronnimann Eric Robert | Method and system for providing advertising listing variance in distribution feeds over the internet to maximize revenue to the advertising distributor |
US8311890B2 (en) | 2002-11-01 | 2012-11-13 | Google Inc. | Method and system for dynamic textual ad distribution via email |
US7603341B2 (en) | 2002-11-05 | 2009-10-13 | Claria Corporation | Updating the content of a presentation vehicle in a computer network |
DE10345065A1 (en) * | 2003-09-26 | 2005-04-14 | Boehringer Ingelheim Pharma Gmbh & Co. Kg | Aerosol formulation for inhalation containing an anticholinergic |
US20050096980A1 (en) * | 2003-11-03 | 2005-05-05 | Ross Koningstein | System and method for delivering internet advertisements that change between textual and graphical ads on demand by a user |
US7930206B2 (en) | 2003-11-03 | 2011-04-19 | Google Inc. | System and method for enabling an advertisement to follow the user to additional web pages |
US8170912B2 (en) | 2003-11-25 | 2012-05-01 | Carhamm Ltd., Llc | Database structure and front end |
US20050144069A1 (en) * | 2003-12-23 | 2005-06-30 | Wiseman Leora R. | Method and system for providing targeted graphical advertisements |
US8020106B2 (en) * | 2004-03-15 | 2011-09-13 | Yahoo! Inc. | Integration of personalized portals with web content syndication |
US20050222900A1 (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-06 | Prashant Fuloria | Selectively delivering advertisements based at least in part on trademark issues |
US7533090B2 (en) * | 2004-03-30 | 2009-05-12 | Google Inc. | System and method for rating electronic documents |
US7539674B2 (en) * | 2004-04-08 | 2009-05-26 | Yahoo! Inc. | Systems and methods for adaptive scheduling of references to documents |
US11409812B1 (en) | 2004-05-10 | 2022-08-09 | Google Llc | Method and system for mining image searches to associate images with concepts |
US7996753B1 (en) | 2004-05-10 | 2011-08-09 | Google Inc. | Method and system for automatically creating an image advertisement |
US20050267799A1 (en) * | 2004-05-10 | 2005-12-01 | Wesley Chan | System and method for enabling publishers to select preferred types of electronic documents |
US8065611B1 (en) * | 2004-06-30 | 2011-11-22 | Google Inc. | Method and system for mining image searches to associate images with concepts |
US7639898B1 (en) | 2004-05-10 | 2009-12-29 | Google Inc. | Method and system for approving documents based on image similarity |
US7801738B2 (en) * | 2004-05-10 | 2010-09-21 | Google Inc. | System and method for rating documents comprising an image |
US7697791B1 (en) | 2004-05-10 | 2010-04-13 | Google Inc. | Method and system for providing targeted documents based on concepts automatically identified therein |
WO2007001247A2 (en) * | 2004-06-02 | 2007-01-04 | Yahoo! Inc. | Content-management system for user behavior targeting |
US8620735B2 (en) * | 2004-07-02 | 2013-12-31 | Denis Khoo | Location calendar targeted advertisements |
US20080016442A1 (en) * | 2004-07-02 | 2008-01-17 | Denis Khoo | Electronic Location Calendar |
TWI386824B (en) * | 2004-08-19 | 2013-02-21 | Carhamm Ltd Llc | Method and apparatus for responding to end-user request for information |
US8255413B2 (en) | 2004-08-19 | 2012-08-28 | Carhamm Ltd., Llc | Method and apparatus for responding to request for information-personalization |
US8078602B2 (en) | 2004-12-17 | 2011-12-13 | Claria Innovations, Llc | Search engine for a computer network |
US20060053076A1 (en) * | 2004-09-03 | 2006-03-09 | Gary Kremen | Monetizing time-sensitive content on network-connected media |
US20070011155A1 (en) * | 2004-09-29 | 2007-01-11 | Sarkar Pte. Ltd. | System for communication and collaboration |
US20060074980A1 (en) * | 2004-09-29 | 2006-04-06 | Sarkar Pte. Ltd. | System for semantically disambiguating text information |
US7904337B2 (en) | 2004-10-19 | 2011-03-08 | Steve Morsa | Match engine marketing |
US7644077B2 (en) * | 2004-10-21 | 2010-01-05 | Microsoft Corporation | Methods, computer readable mediums and systems for linking related data from at least two data sources based upon a scoring algorithm |
JP2006134236A (en) * | 2004-11-09 | 2006-05-25 | Canon Inc | Profile acquisition method, apparatus, program, and storage medium |
US8762280B1 (en) | 2004-12-02 | 2014-06-24 | Google Inc. | Method and system for using a network analysis system to verify content on a website |
US7693863B2 (en) | 2004-12-20 | 2010-04-06 | Claria Corporation | Method and device for publishing cross-network user behavioral data |
US10482474B1 (en) | 2005-01-19 | 2019-11-19 | A9.Com, Inc. | Advertising database system and method |
US7657520B2 (en) * | 2005-03-03 | 2010-02-02 | Google, Inc. | Providing history and transaction volume information of a content source to users |
US8768766B2 (en) * | 2005-03-07 | 2014-07-01 | Turn Inc. | Enhanced online advertising system |
US8645941B2 (en) | 2005-03-07 | 2014-02-04 | Carhamm Ltd., Llc | Method for attributing and allocating revenue related to embedded software |
US8087068B1 (en) | 2005-03-08 | 2011-12-27 | Google Inc. | Verifying access to a network account over multiple user communication portals based on security criteria |
WO2006096873A1 (en) * | 2005-03-09 | 2006-09-14 | Medio Systems, Inc. | Method and system of bidding for advertisement placement on computing devices |
US7617192B2 (en) * | 2005-03-09 | 2009-11-10 | Medio Systems, Inc. | Method and system for capability content search with mobile computing devices |
US7757080B1 (en) | 2005-03-11 | 2010-07-13 | Google Inc. | User validation using cookies and isolated backup validation |
US8073866B2 (en) | 2005-03-17 | 2011-12-06 | Claria Innovations, Llc | Method for providing content to an internet user based on the user's demonstrated content preferences |
US7594189B1 (en) | 2005-04-21 | 2009-09-22 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for statistically selecting content items to be used in a dynamically-generated display |
US10740722B2 (en) * | 2005-04-25 | 2020-08-11 | Skyword Inc. | User-driven media system in a computer network |
US7630976B2 (en) * | 2005-05-10 | 2009-12-08 | Microsoft Corporation | Method and system for adapting search results to personal information needs |
US20070078718A1 (en) * | 2005-05-20 | 2007-04-05 | Anchorfree, Inc. | System and method for monetizing internet usage |
US9626683B2 (en) * | 2005-05-20 | 2017-04-18 | Anchorfree, Inc. | Method and system for advanced messaging |
KR20070088537A (en) * | 2005-05-20 | 2007-08-29 | 스티븐 클로프 | Digital advertising system |
US7747619B2 (en) * | 2005-11-30 | 2010-06-29 | Anchorfree, Inc. | Computerized system and method for advanced advertising |
US7744256B2 (en) * | 2006-05-22 | 2010-06-29 | Edison Price Lighting, Inc. | LED array wafer lighting fixture |
US7647305B2 (en) * | 2005-11-30 | 2010-01-12 | Anchorfree, Inc. | Method and apparatus for implementing search engine with cost per action revenue model |
US20060293962A1 (en) * | 2005-05-20 | 2006-12-28 | Anchorfree, Inc. | Computerized networking device with embedded advanced content and web traffic monetization functionality |
US20060265283A1 (en) * | 2005-05-20 | 2006-11-23 | Anchorfree, Inc. | System and method for monetizing internet usage |
US20060265501A1 (en) | 2005-05-20 | 2006-11-23 | Anchorfree Wireless | System and method for enabling wireless internet access in public areas |
US20070162342A1 (en) * | 2005-05-20 | 2007-07-12 | Steven Klopf | Digital advertising system |
US11210632B2 (en) | 2005-06-13 | 2021-12-28 | Rakuten Group, Inc. | Computer method and apparatus for targeting advertising |
US10510043B2 (en) * | 2005-06-13 | 2019-12-17 | Skyword Inc. | Computer method and apparatus for targeting advertising |
US7725502B1 (en) | 2005-06-15 | 2010-05-25 | Google Inc. | Time-multiplexing documents based on preferences or relatedness |
US7903099B2 (en) * | 2005-06-20 | 2011-03-08 | Google Inc. | Allocating advertising space in a network of displays |
US20060294084A1 (en) * | 2005-06-28 | 2006-12-28 | Patel Jayendu S | Methods and apparatus for a statistical system for targeting advertisements |
US8131594B1 (en) | 2005-08-11 | 2012-03-06 | Amazon Technologies, Inc. | System and method for facilitating targeted advertising |
US8260777B1 (en) | 2005-09-09 | 2012-09-04 | A9.Com, Inc. | Server system and methods for matching listings to web pages and users |
US7702318B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-04-20 | Jumptap, Inc. | Presentation of sponsored content based on mobile transaction event |
US8433297B2 (en) | 2005-11-05 | 2013-04-30 | Jumptag, Inc. | System for targeting advertising content to a plurality of mobile communication facilities |
US7912458B2 (en) | 2005-09-14 | 2011-03-22 | Jumptap, Inc. | Interaction analysis and prioritization of mobile content |
US9201979B2 (en) | 2005-09-14 | 2015-12-01 | Millennial Media, Inc. | Syndication of a behavioral profile associated with an availability condition using a monetization platform |
US8660891B2 (en) | 2005-11-01 | 2014-02-25 | Millennial Media | Interactive mobile advertisement banners |
US8027879B2 (en) | 2005-11-05 | 2011-09-27 | Jumptap, Inc. | Exclusivity bidding for mobile sponsored content |
US20070060114A1 (en) * | 2005-09-14 | 2007-03-15 | Jorey Ramer | Predictive text completion for a mobile communication facility |
US20110153428A1 (en) * | 2005-09-14 | 2011-06-23 | Jorey Ramer | Targeted advertising to specified mobile communication facilities |
US8503995B2 (en) | 2005-09-14 | 2013-08-06 | Jumptap, Inc. | Mobile dynamic advertisement creation and placement |
US7676394B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-03-09 | Jumptap, Inc. | Dynamic bidding and expected value |
US8364521B2 (en) | 2005-09-14 | 2013-01-29 | Jumptap, Inc. | Rendering targeted advertisement on mobile communication facilities |
US8229914B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-07-24 | Jumptap, Inc. | Mobile content spidering and compatibility determination |
US20110313853A1 (en) | 2005-09-14 | 2011-12-22 | Jorey Ramer | System for targeting advertising content to a plurality of mobile communication facilities |
US8311888B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-11-13 | Jumptap, Inc. | Revenue models associated with syndication of a behavioral profile using a monetization platform |
US7577665B2 (en) | 2005-09-14 | 2009-08-18 | Jumptap, Inc. | User characteristic influenced search results |
US10592930B2 (en) | 2005-09-14 | 2020-03-17 | Millenial Media, LLC | Syndication of a behavioral profile using a monetization platform |
US9076175B2 (en) | 2005-09-14 | 2015-07-07 | Millennial Media, Inc. | Mobile comparison shopping |
US7860871B2 (en) * | 2005-09-14 | 2010-12-28 | Jumptap, Inc. | User history influenced search results |
US8195133B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-06-05 | Jumptap, Inc. | Mobile dynamic advertisement creation and placement |
US10038756B2 (en) | 2005-09-14 | 2018-07-31 | Millenial Media LLC | Managing sponsored content based on device characteristics |
US8615719B2 (en) | 2005-09-14 | 2013-12-24 | Jumptap, Inc. | Managing sponsored content for delivery to mobile communication facilities |
US10911894B2 (en) | 2005-09-14 | 2021-02-02 | Verizon Media Inc. | Use of dynamic content generation parameters based on previous performance of those parameters |
US8666376B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-03-04 | Millennial Media | Location based mobile shopping affinity program |
US8103545B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-01-24 | Jumptap, Inc. | Managing payment for sponsored content presented to mobile communication facilities |
US8832100B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-09-09 | Millennial Media, Inc. | User transaction history influenced search results |
US8812526B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-08-19 | Millennial Media, Inc. | Mobile content cross-inventory yield optimization |
US7660581B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-02-09 | Jumptap, Inc. | Managing sponsored content based on usage history |
US20070061198A1 (en) * | 2005-09-14 | 2007-03-15 | Jorey Ramer | Mobile pay-per-call campaign creation |
US9471925B2 (en) | 2005-09-14 | 2016-10-18 | Millennial Media Llc | Increasing mobile interactivity |
US8209344B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-06-26 | Jumptap, Inc. | Embedding sponsored content in mobile applications |
US7769764B2 (en) * | 2005-09-14 | 2010-08-03 | Jumptap, Inc. | Mobile advertisement syndication |
US8688671B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-04-01 | Millennial Media | Managing sponsored content based on geographic region |
US8156128B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-04-10 | Jumptap, Inc. | Contextual mobile content placement on a mobile communication facility |
US9058406B2 (en) | 2005-09-14 | 2015-06-16 | Millennial Media, Inc. | Management of multiple advertising inventories using a monetization platform |
US8290810B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-10-16 | Jumptap, Inc. | Realtime surveying within mobile sponsored content |
US8238888B2 (en) | 2006-09-13 | 2012-08-07 | Jumptap, Inc. | Methods and systems for mobile coupon placement |
US9703892B2 (en) | 2005-09-14 | 2017-07-11 | Millennial Media Llc | Predictive text completion for a mobile communication facility |
US8805339B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-08-12 | Millennial Media, Inc. | Categorization of a mobile user profile based on browse and viewing behavior |
US8131271B2 (en) | 2005-11-05 | 2012-03-06 | Jumptap, Inc. | Categorization of a mobile user profile based on browse behavior |
US8364540B2 (en) | 2005-09-14 | 2013-01-29 | Jumptap, Inc. | Contextual targeting of content using a monetization platform |
US8819659B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-08-26 | Millennial Media, Inc. | Mobile search service instant activation |
US8989718B2 (en) * | 2005-09-14 | 2015-03-24 | Millennial Media, Inc. | Idle screen advertising |
US7752209B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-07-06 | Jumptap, Inc. | Presenting sponsored content on a mobile communication facility |
US8302030B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-10-30 | Jumptap, Inc. | Management of multiple advertising inventories using a monetization platform |
US20070067294A1 (en) * | 2005-09-21 | 2007-03-22 | Ward David W | Readability and context identification and exploitation |
US8688673B2 (en) * | 2005-09-27 | 2014-04-01 | Sarkar Pte Ltd | System for communication and collaboration |
US20070073696A1 (en) * | 2005-09-28 | 2007-03-29 | Google, Inc. | Online data verification of listing data |
EP1955262A2 (en) * | 2005-09-28 | 2008-08-13 | Feeva, Inc. | Systems and methods of network operation and information processing, including data acquisition, processing and provision and/or interoperability features |
JP2007102304A (en) * | 2005-09-30 | 2007-04-19 | Nifty Corp | Server-client information provision system |
US8676781B1 (en) | 2005-10-19 | 2014-03-18 | A9.Com, Inc. | Method and system for associating an advertisement with a web page |
JP2009512940A (en) * | 2005-10-21 | 2009-03-26 | フィーバ テクノロジー、インコーポレイテッド | Systems and methods for network operation and information processing, including data acquisition, processing and supply, and / or interoperability functions |
US8175585B2 (en) | 2005-11-05 | 2012-05-08 | Jumptap, Inc. | System for targeting advertising content to a plurality of mobile communication facilities |
US8571999B2 (en) | 2005-11-14 | 2013-10-29 | C. S. Lee Crawford | Method of conducting operations for a social network application including activity list generation |
WO2007060345A2 (en) * | 2005-11-25 | 2007-05-31 | Referencement . Com | Method for real time data processing to produce indexing of an advertisement in internet research tools |
US7856445B2 (en) * | 2005-11-30 | 2010-12-21 | John Nicholas and Kristin Gross | System and method of delivering RSS content based advertising |
US8417569B2 (en) | 2005-11-30 | 2013-04-09 | John Nicholas and Kristin Gross Trust | System and method of evaluating content based advertising |
US9202241B2 (en) * | 2005-11-30 | 2015-12-01 | John Nicholas and Kristin Gross | System and method of delivering content based advertising |
US8903810B2 (en) * | 2005-12-05 | 2014-12-02 | Collarity, Inc. | Techniques for ranking search results |
US8429184B2 (en) | 2005-12-05 | 2013-04-23 | Collarity Inc. | Generation of refinement terms for search queries |
US7725530B2 (en) * | 2005-12-12 | 2010-05-25 | Google Inc. | Proxy server collection of data for module incorporation into a container document |
US9294334B2 (en) | 2005-12-12 | 2016-03-22 | Google Inc. | Controlling communication within a container document |
US8185819B2 (en) | 2005-12-12 | 2012-05-22 | Google Inc. | Module specification for a module to be incorporated into a container document |
US7730109B2 (en) | 2005-12-12 | 2010-06-01 | Google, Inc. | Message catalogs for remote modules |
US7730082B2 (en) | 2005-12-12 | 2010-06-01 | Google Inc. | Remote module incorporation into a container document |
US20070204010A1 (en) * | 2005-12-12 | 2007-08-30 | Steven Goldberg | Remote Module Syndication System and Method |
US7971137B2 (en) * | 2005-12-14 | 2011-06-28 | Google Inc. | Detecting and rejecting annoying documents |
CN1987916A (en) * | 2005-12-21 | 2007-06-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | Method and device for releasing network advertisements |
EP1987484A4 (en) * | 2006-02-16 | 2011-05-25 | Hillcrest Lab Inc | Systems and methods for placing advertisements |
US8862572B2 (en) * | 2006-02-17 | 2014-10-14 | Google Inc. | Sharing user distributed search results |
US8122019B2 (en) | 2006-02-17 | 2012-02-21 | Google Inc. | Sharing user distributed search results |
US7844603B2 (en) * | 2006-02-17 | 2010-11-30 | Google Inc. | Sharing user distributed search results |
US7764701B1 (en) | 2006-02-22 | 2010-07-27 | Qurio Holdings, Inc. | Methods, systems, and products for classifying peer systems |
US7779004B1 (en) | 2006-02-22 | 2010-08-17 | Qurio Holdings, Inc. | Methods, systems, and products for characterizing target systems |
US20070239534A1 (en) * | 2006-03-29 | 2007-10-11 | Hongche Liu | Method and apparatus for selecting advertisements to serve using user profiles, performance scores, and advertisement revenue information |
US20070233556A1 (en) * | 2006-03-31 | 2007-10-04 | Ross Koningstein | Controlling the serving, with a primary document, of ads from a first source, subject to a first compensation scheme, and ads from a second source, subject to a second compensation scheme |
US20070239533A1 (en) * | 2006-03-31 | 2007-10-11 | Susan Wojcicki | Allocating and monetizing advertising space in offline media through online usage and pricing model |
JP2009536413A (en) * | 2006-05-02 | 2009-10-08 | インビディ テクノロジーズ コーポレイション | Fuzzy logic based viewer identification for targeted asset delivery system |
US20130254787A1 (en) | 2006-05-02 | 2013-09-26 | Invidi Technologies Corporation | Method and apparatus to perform real-time audience estimation and commercial selection suitable for targeted advertising |
US20070294240A1 (en) * | 2006-06-07 | 2007-12-20 | Microsoft Corporation | Intent based search |
US7747745B2 (en) | 2006-06-16 | 2010-06-29 | Almondnet, Inc. | Media properties selection method and system based on expected profit from profile-based ad delivery |
WO2007149888A2 (en) | 2006-06-19 | 2007-12-27 | Almondnet, Inc. | Providing collected profiles to media properties having specified interests |
US20080005313A1 (en) * | 2006-06-29 | 2008-01-03 | Microsoft Corporation | Using offline activity to enhance online searching |
WO2008005305A2 (en) | 2006-06-29 | 2008-01-10 | Cie Studios | Press release distribution system |
US8023927B1 (en) | 2006-06-29 | 2011-09-20 | Google Inc. | Abuse-resistant method of registering user accounts with an online service |
EP2047419A4 (en) * | 2006-07-17 | 2011-09-28 | Next Jump Inc | Communication system and method for narrowcasting |
US8185830B2 (en) | 2006-08-07 | 2012-05-22 | Google Inc. | Configuring a content document for users and user groups |
US8407250B2 (en) * | 2006-08-07 | 2013-03-26 | Google Inc. | Distribution of content document to varying users with security customization and scalability |
US8954861B1 (en) | 2006-08-07 | 2015-02-10 | Google Inc. | Administrator configurable gadget directory for personalized start pages |
US20090037935A1 (en) * | 2006-08-07 | 2009-02-05 | Shoumen Saha | Updating The Configuration of Container Documents |
US20080046315A1 (en) * | 2006-08-17 | 2008-02-21 | Google, Inc. | Realizing revenue from advertisement placement |
US7831472B2 (en) | 2006-08-22 | 2010-11-09 | Yufik Yan M | Methods and system for search engine revenue maximization in internet advertising |
JP2010503081A (en) * | 2006-08-31 | 2010-01-28 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | Method and apparatus for obtaining or providing search results using user-based bias |
US8385515B2 (en) * | 2006-09-01 | 2013-02-26 | Ignite Media Solutions | Intuitive profiling engine for voice-based telephony applications |
US7801971B1 (en) | 2006-09-26 | 2010-09-21 | Qurio Holdings, Inc. | Systems and methods for discovering, creating, using, and managing social network circuits |
US7930197B2 (en) * | 2006-09-28 | 2011-04-19 | Microsoft Corporation | Personal data mining |
US8442972B2 (en) | 2006-10-11 | 2013-05-14 | Collarity, Inc. | Negative associations for search results ranking and refinement |
US7886334B1 (en) | 2006-12-11 | 2011-02-08 | Qurio Holdings, Inc. | System and method for social network trust assessment |
US9195996B1 (en) | 2006-12-27 | 2015-11-24 | Qurio Holdings, Inc. | System and method for classification of communication sessions in a social network |
US8135800B1 (en) | 2006-12-27 | 2012-03-13 | Qurio Holdings, Inc. | System and method for user classification based on social network aware content analysis |
US8620952B2 (en) | 2007-01-03 | 2013-12-31 | Carhamm Ltd., Llc | System for database reporting |
US8175989B1 (en) | 2007-01-04 | 2012-05-08 | Choicestream, Inc. | Music recommendation system using a personalized choice set |
US20080183815A1 (en) * | 2007-01-30 | 2008-07-31 | Unger Assaf | Page networking system and method |
US8290800B2 (en) * | 2007-01-30 | 2012-10-16 | Google Inc. | Probabilistic inference of site demographics from aggregate user internet usage and source demographic information |
US8321249B2 (en) * | 2007-01-30 | 2012-11-27 | Google Inc. | Determining a demographic attribute value of an online document visited by users |
US20080215416A1 (en) * | 2007-01-31 | 2008-09-04 | Collarity, Inc. | Searchable interactive internet advertisements |
US7818176B2 (en) * | 2007-02-06 | 2010-10-19 | Voicebox Technologies, Inc. | System and method for selecting and presenting advertisements based on natural language processing of voice-based input |
US7730017B2 (en) | 2007-03-30 | 2010-06-01 | Google Inc. | Open profile content identification |
US8321462B2 (en) * | 2007-03-30 | 2012-11-27 | Google Inc. | Custodian based content identification |
US9646288B2 (en) * | 2007-04-04 | 2017-05-09 | Lucinda Grace Price | Advertisements based on target market |
EP2137584A1 (en) * | 2007-04-12 | 2009-12-30 | Thomson Licensing | Centralized work flow monitoring |
US20080305876A1 (en) * | 2007-06-07 | 2008-12-11 | Koplar Interactive Systems International, L.L.C. | Method and system for response authorization |
US20090006187A1 (en) * | 2007-06-28 | 2009-01-01 | Andrew Marcuvitz | Profile based advertising method for out-of-line advertising delivery |
US20090006197A1 (en) * | 2007-06-28 | 2009-01-01 | Andrew Marcuvitz | Profile based advertising method for out-of-line advertising delivery |
US9392074B2 (en) | 2007-07-07 | 2016-07-12 | Qualcomm Incorporated | User profile generation architecture for mobile content-message targeting |
US9596317B2 (en) * | 2007-07-07 | 2017-03-14 | Qualcomm Incorporated | Method and system for delivery of targeted information based on a user profile in a mobile communication device |
US20090048977A1 (en) * | 2007-07-07 | 2009-02-19 | Qualcomm Incorporated | User profile generation architecture for targeted content distribution using external processes |
KR100939897B1 (en) * | 2007-08-08 | 2010-01-29 | 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 | Advertisement display method and system thereof |
US20090048920A1 (en) * | 2007-08-16 | 2009-02-19 | Kashyap Lodhiya | Method for Improving Internet Advertising by Intermittently Mixing Advertising with Targeted Content |
US8645390B1 (en) * | 2007-08-31 | 2014-02-04 | Google Inc. | Reordering search query results in accordance with search context specific predicted performance functions |
US10984457B2 (en) * | 2007-08-31 | 2021-04-20 | International Business Machines Corporation | Trusted statement verification for data privacy |
US8909635B2 (en) | 2007-09-21 | 2014-12-09 | International Business Machines Corporation | Profiling content creation and retrieval in a content management system |
US9203912B2 (en) * | 2007-11-14 | 2015-12-01 | Qualcomm Incorporated | Method and system for message value calculation in a mobile environment |
JP4808207B2 (en) * | 2007-12-11 | 2011-11-02 | ヤフー株式会社 | Advertisement distribution apparatus, advertisement distribution method, advertisement distribution program, and advertisement bidding method |
US20090157512A1 (en) | 2007-12-14 | 2009-06-18 | Qualcomm Incorporated | Near field communication transactions with user profile updates in a mobile environment |
US8918328B2 (en) * | 2008-04-18 | 2014-12-23 | Yahoo! Inc. | Ranking using word overlap and correlation features |
US20090299945A1 (en) * | 2008-06-03 | 2009-12-03 | Strands, Inc. | Profile modeling for sharing individual user preferences |
US8438178B2 (en) * | 2008-06-26 | 2013-05-07 | Collarity Inc. | Interactions among online digital identities |
US8700384B1 (en) | 2008-06-30 | 2014-04-15 | Amazon Technologies, Inc. | Providing progressive language conversion for digital content on an electronic device |
US20100011295A1 (en) * | 2008-07-08 | 2010-01-14 | Nortel Networks Limited | Method of Delivering Customer Contact Service to IPTV Viewer |
US9996844B2 (en) * | 2008-09-30 | 2018-06-12 | Excalibur Ip, Llc | Age-targeted online marketing using inferred age range information |
US20100082684A1 (en) * | 2008-10-01 | 2010-04-01 | Yahoo! Inc. | Method and system for providing personalized web experience |
US20100145763A1 (en) * | 2008-12-05 | 2010-06-10 | Swanson International Inc. | Systems, methods and apparatus for valuation and tailoring of advertising |
US20100169157A1 (en) * | 2008-12-30 | 2010-07-01 | Nokia Corporation | Methods, apparatuses, and computer program products for providing targeted advertising |
US8352319B2 (en) * | 2009-03-10 | 2013-01-08 | Google Inc. | Generating user profiles |
US8190473B2 (en) | 2009-03-10 | 2012-05-29 | Google Inc. | Category similarities |
WO2010129108A1 (en) * | 2009-03-26 | 2010-11-11 | Scott Jones | Method and system for improving targeting of advertising |
CA2700030C (en) | 2009-04-16 | 2019-11-05 | Accenture Global Services Gmbh | Touchpoint customization system |
EP2438507A4 (en) * | 2009-05-08 | 2013-03-20 | Cpa Software Ltd | Method, system, and apparatus for targeted searching of multi-sectional documents within an electronic document collection |
US10282752B2 (en) * | 2009-05-15 | 2019-05-07 | Excalibur Ip, Llc | Computerized system and method for displaying a map system user interface and digital content |
US20100299140A1 (en) * | 2009-05-22 | 2010-11-25 | Cycorp, Inc. | Identifying and routing of documents of potential interest to subscribers using interest determination rules |
US9841282B2 (en) | 2009-07-27 | 2017-12-12 | Visa U.S.A. Inc. | Successive offer communications with an offer recipient |
US20110035280A1 (en) | 2009-08-04 | 2011-02-10 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods for Targeted Advertisement Delivery |
US20110035278A1 (en) | 2009-08-04 | 2011-02-10 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods for Closing the Loop between Online Activities and Offline Purchases |
US20110047072A1 (en) * | 2009-08-07 | 2011-02-24 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods for Propensity Analysis and Validation |
CN101996215B (en) * | 2009-08-27 | 2013-07-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | Information matching method and system applied to e-commerce website |
US20110066497A1 (en) * | 2009-09-14 | 2011-03-17 | Choicestream, Inc. | Personalized advertising and recommendation |
US20110087530A1 (en) * | 2009-10-09 | 2011-04-14 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods to Provide Loyalty Programs |
US20110087519A1 (en) * | 2009-10-09 | 2011-04-14 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods for Panel Enhancement with Transaction Data |
US9342835B2 (en) | 2009-10-09 | 2016-05-17 | Visa U.S.A | Systems and methods to deliver targeted advertisements to audience |
US9031860B2 (en) | 2009-10-09 | 2015-05-12 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and methods to aggregate demand |
US8595058B2 (en) | 2009-10-15 | 2013-11-26 | Visa U.S.A. | Systems and methods to match identifiers |
US20110093324A1 (en) | 2009-10-19 | 2011-04-21 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods to Provide Intelligent Analytics to Cardholders and Merchants |
US8676639B2 (en) | 2009-10-29 | 2014-03-18 | Visa International Service Association | System and method for promotion processing and authorization |
US8626705B2 (en) | 2009-11-05 | 2014-01-07 | Visa International Service Association | Transaction aggregator for closed processing |
US20110125565A1 (en) | 2009-11-24 | 2011-05-26 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods for Multi-Channel Offer Redemption |
US20110153396A1 (en) * | 2009-12-22 | 2011-06-23 | Andrew Marcuvitz | Method and system for processing on-line transactions involving a content owner, an advertiser, and a targeted consumer |
US8875038B2 (en) | 2010-01-19 | 2014-10-28 | Collarity, Inc. | Anchoring for content synchronization |
US20110191288A1 (en) * | 2010-01-29 | 2011-08-04 | Spears Joseph L | Systems and Methods for Generation of Content Alternatives for Content Management Systems Using Globally Aggregated Data and Metadata |
US11157919B2 (en) * | 2010-01-29 | 2021-10-26 | Ipar, Llc | Systems and methods for dynamic management of geo-fenced and geo-targeted media content and content alternatives in content management systems |
US20110191246A1 (en) * | 2010-01-29 | 2011-08-04 | Brandstetter Jeffrey D | Systems and Methods Enabling Marketing and Distribution of Media Content by Content Creators and Content Providers |
US20110191287A1 (en) * | 2010-01-29 | 2011-08-04 | Spears Joseph L | Systems and Methods for Dynamic Generation of Multiple Content Alternatives for Content Management Systems |
US20110191691A1 (en) * | 2010-01-29 | 2011-08-04 | Spears Joseph L | Systems and Methods for Dynamic Generation and Management of Ancillary Media Content Alternatives in Content Management Systems |
US20110196741A1 (en) * | 2010-02-09 | 2011-08-11 | Yahoo! Inc. | Online and offline integrated profile in advertisement targeting |
US20110225139A1 (en) * | 2010-03-11 | 2011-09-15 | Microsoft Corporation | User role based customizable semantic search |
US20110231245A1 (en) * | 2010-03-18 | 2011-09-22 | Yahoo! Inc. | Offline metrics in advertisement campaign tuning |
US20110231246A1 (en) * | 2010-03-18 | 2011-09-22 | Yahoo! Inc. | Online and offline advertising campaign optimization |
US20110231224A1 (en) * | 2010-03-19 | 2011-09-22 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods to Perform Checkout Funnel Analyses |
US8639567B2 (en) * | 2010-03-19 | 2014-01-28 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and methods to identify differences in spending patterns |
US8738418B2 (en) | 2010-03-19 | 2014-05-27 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and methods to enhance search data with transaction based data |
US20110231258A1 (en) * | 2010-03-19 | 2011-09-22 | Visa U.S.A. Inc. | Systems and Methods to Distribute Advertisement Opportunities to Merchants |
AU2010349015B2 (en) | 2010-03-23 | 2015-07-16 | Amara, Ashok Babu | Conversion path performance measures and reports |
US8386495B1 (en) * | 2010-04-23 | 2013-02-26 | Google Inc. | Augmented resource graph for scoring resources |
US20110270828A1 (en) * | 2010-04-29 | 2011-11-03 | Microsoft Corporation | Providing search results in response to a search query |
US8843394B2 (en) * | 2010-06-18 | 2014-09-23 | Microsoft Corporation | Mapping identifiers |
US8744855B1 (en) * | 2010-08-09 | 2014-06-03 | Amazon Technologies, Inc. | Determining reading levels of electronic books |
EP2606443A1 (en) | 2010-08-16 | 2013-06-26 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and apparatus for selecting at least one media item |
US9432746B2 (en) | 2010-08-25 | 2016-08-30 | Ipar, Llc | Method and system for delivery of immersive content over communication networks |
US9171311B2 (en) * | 2010-08-31 | 2015-10-27 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Maintaining targetable user inventory for digital advertising |
WO2012030850A2 (en) * | 2010-09-01 | 2012-03-08 | Google Inc. | Bundling user lists with ad impressions |
US20120179541A1 (en) * | 2011-01-12 | 2012-07-12 | Scentara Oy Ab | System and method for providing advertisement in web sites |
US8781304B2 (en) | 2011-01-18 | 2014-07-15 | Ipar, Llc | System and method for augmenting rich media content using multiple content repositories |
US10007915B2 (en) | 2011-01-24 | 2018-06-26 | Visa International Service Association | Systems and methods to facilitate loyalty reward transactions |
US20120203637A1 (en) * | 2011-02-08 | 2012-08-09 | Nam Cheolho | Method and system for providing consumer-targeted advertisement information |
US9361624B2 (en) * | 2011-03-23 | 2016-06-07 | Ipar, Llc | Method and system for predicting association item affinities using second order user item associations |
US8620933B2 (en) * | 2011-04-11 | 2013-12-31 | Google Inc. | Illustrating cross channel conversion paths |
US8510326B2 (en) | 2011-04-11 | 2013-08-13 | Google Inc. | Priority dimensional data conversion path reporting |
US8762413B2 (en) * | 2011-04-25 | 2014-06-24 | Cbs Interactive, Inc. | User data store |
US20130144710A1 (en) | 2011-06-06 | 2013-06-06 | Nfluence Media, Inc. | Consumer driven advertising system |
US9883326B2 (en) | 2011-06-06 | 2018-01-30 | autoGraph, Inc. | Beacon based privacy centric network communication, sharing, relevancy tools and other tools |
US8655907B2 (en) | 2011-07-18 | 2014-02-18 | Google Inc. | Multi-channel conversion path position reporting |
US20130046622A1 (en) * | 2011-08-16 | 2013-02-21 | Joshua Ray Jennings | Methods and systems for managing a group buying program |
US10223707B2 (en) | 2011-08-19 | 2019-03-05 | Visa International Service Association | Systems and methods to communicate offer options via messaging in real time with processing of payment transaction |
US8959450B2 (en) | 2011-08-22 | 2015-02-17 | Google Inc. | Path explorer visualization |
JP2014533388A (en) * | 2011-09-07 | 2014-12-11 | ミレンニアル・メディアMillennial Media | Serve mobile ads using data networks based on intelligence data related to devices connected to the Internet |
US9430439B2 (en) | 2011-09-09 | 2016-08-30 | Facebook, Inc. | Visualizing reach of posted content in a social networking system |
US20130066656A1 (en) * | 2011-09-12 | 2013-03-14 | Laura O'Connor Hanson | System and method for calculating an insurance premium based on initial consumer information |
JP5356485B2 (en) * | 2011-09-30 | 2013-12-04 | ヤフー株式会社 | User attribute information expansion apparatus, user attribute information expansion method, and user attribute information expansion system using content |
US9116654B1 (en) | 2011-12-01 | 2015-08-25 | Amazon Technologies, Inc. | Controlling the rendering of supplemental content related to electronic books |
US9134969B2 (en) | 2011-12-13 | 2015-09-15 | Ipar, Llc | Computer-implemented systems and methods for providing consistent application generation |
US8943404B1 (en) | 2012-01-06 | 2015-01-27 | Amazon Technologies, Inc. | Selective display of pronunciation guides in electronic books |
US9311650B2 (en) | 2012-02-22 | 2016-04-12 | Alibaba Group Holding Limited | Determining search result rankings based on trust level values associated with sellers |
US9892198B2 (en) * | 2012-06-07 | 2018-02-13 | Oath Inc. | Page personalization performed by an edge server |
WO2014028060A1 (en) * | 2012-08-15 | 2014-02-20 | Brian Roundtree | Tools for interest-graph driven personalization |
US10311085B2 (en) * | 2012-08-31 | 2019-06-04 | Netseer, Inc. | Concept-level user intent profile extraction and applications |
CN103124410B (en) * | 2012-12-28 | 2015-10-28 | 上海顶竹通讯技术有限公司 | The processing method of user behavior data and device in small core network |
US9553936B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-01-24 | Google Inc. | Targeting of digital content to geographic regions |
US9348496B2 (en) * | 2013-06-28 | 2016-05-24 | Google Inc. | Selecting content based on performance of a content slot |
US20150025963A1 (en) * | 2013-07-17 | 2015-01-22 | Thomson Licensing | Method and system for targeted crowdsourcing |
US9448962B2 (en) * | 2013-08-09 | 2016-09-20 | Facebook, Inc. | User experience/user interface based on interaction history |
US10333882B2 (en) | 2013-08-28 | 2019-06-25 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods and apparatus to estimate demographics of users employing social media |
US9754036B1 (en) * | 2013-12-23 | 2017-09-05 | Google Inc. | Adapting third party applications |
KR102199590B1 (en) | 2014-02-21 | 2021-01-07 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and Method for Recommending Contents of Interesting Information |
EP3123751B1 (en) | 2014-03-28 | 2019-11-06 | AutoGraph, Inc. | Beacon based privacy centric network communication, sharing, relevancy tools and other tools |
CN103942279B (en) * | 2014-04-01 | 2018-07-10 | 百度(中国)有限公司 | Search result shows method and apparatus |
US10354268B2 (en) | 2014-05-15 | 2019-07-16 | Visa International Service Association | Systems and methods to organize and consolidate data for improved data storage and processing |
US10650398B2 (en) | 2014-06-16 | 2020-05-12 | Visa International Service Association | Communication systems and methods to transmit data among a plurality of computing systems in processing benefit redemption |
US10528981B2 (en) | 2014-07-18 | 2020-01-07 | Facebook, Inc. | Expansion of targeting criteria using an advertisement performance metric to maintain revenue |
US10318983B2 (en) * | 2014-07-18 | 2019-06-11 | Facebook, Inc. | Expansion of targeting criteria based on advertisement performance |
US10438226B2 (en) | 2014-07-23 | 2019-10-08 | Visa International Service Association | Systems and methods of using a communication network to coordinate processing among a plurality of separate computing systems |
US9691085B2 (en) | 2015-04-30 | 2017-06-27 | Visa International Service Association | Systems and methods of natural language processing and statistical analysis to identify matching categories |
CN105160016A (en) * | 2015-09-25 | 2015-12-16 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | Method and device for acquiring user attributes |
CN106682013A (en) * | 2015-11-09 | 2017-05-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | Method and device used for data pushing |
US20170140384A1 (en) * | 2015-11-12 | 2017-05-18 | Fair Isaac Corporation | Event sequence probability enhancement of streaming fraud analytics |
US20170177739A1 (en) * | 2015-12-22 | 2017-06-22 | Intel Corporation | Prediction using a data structure |
CN105678586B (en) | 2016-01-12 | 2020-09-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | Information supporting method and device |
JP6707020B2 (en) * | 2016-12-21 | 2020-06-10 | ヤフー株式会社 | Extraction device, extraction method, and extraction program |
TWI618012B (en) * | 2017-01-10 | 2018-03-11 | Customer-oriented product marketing and advertising and broadcasting method | |
WO2019052869A1 (en) * | 2017-09-14 | 2019-03-21 | Amadeus S.A.S. | A machine learning method and system for predicting online user interactions |
US10943184B2 (en) | 2017-09-14 | 2021-03-09 | Amadeus S.A.S. | Machine learning methods and systems for predicting online user interactions |
US11120480B2 (en) | 2017-09-14 | 2021-09-14 | Amadeus S.A.S. | Systems and methods for real-time online traveler segmentation using machine learning |
FR3071085B1 (en) * | 2017-09-14 | 2022-02-04 | Amadeus Sas | A MACHINE LEARNING METHOD AND SYSTEM FOR PREDICTING ONLINE USER INTERACTIONS |
JP6481214B1 (en) * | 2017-12-27 | 2019-03-13 | livepass株式会社 | Computer system for providing personalized video, information processing apparatus included in the computer system, program executed in the information processing apparatus, program executed in user apparatus included in the computer system |
US10783400B2 (en) * | 2018-04-06 | 2020-09-22 | Dropbox, Inc. | Generating searchable text for documents portrayed in a repository of digital images utilizing orientation and text prediction neural networks |
US10733638B1 (en) * | 2018-08-08 | 2020-08-04 | Facebook, Inc. | Analyzing tracking requests generated by client devices based on attributes describing items |
US11675753B2 (en) | 2019-07-26 | 2023-06-13 | Introhive Services Inc. | Data cleansing system and method |
US11323406B2 (en) | 2019-07-26 | 2022-05-03 | Introhive Services Inc. | System and method for identifying and retrieving signature contact information from an email or email thread |
RU2757406C1 (en) * | 2019-09-09 | 2021-10-15 | Общество С Ограниченной Ответственностью «Яндекс» | Method and system for providing a level of service when advertising content element |
US11741477B2 (en) | 2019-09-10 | 2023-08-29 | Introhive Services Inc. | System and method for identification of a decision-maker in a sales opportunity |
US11941040B1 (en) | 2022-09-01 | 2024-03-26 | Picme Technology Inc. | Computer-implemented system and method to create a user profile using multimedia files |
Family Cites Families (49)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3044376A (en) * | 1958-04-03 | 1962-07-17 | Compur Werk Friedrich Deckel | Photographic camera |
US5724567A (en) * | 1994-04-25 | 1998-03-03 | Apple Computer, Inc. | System for directing relevance-ranked data objects to computer users |
US5724521A (en) | 1994-11-03 | 1998-03-03 | Intel Corporation | Method and apparatus for providing electronic advertisements to end users in a consumer best-fit pricing manner |
US5758257A (en) * | 1994-11-29 | 1998-05-26 | Herz; Frederick | System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles |
US5740549A (en) | 1995-06-12 | 1998-04-14 | Pointcast, Inc. | Information and advertising distribution system and method |
US6026368A (en) | 1995-07-17 | 2000-02-15 | 24/7 Media, Inc. | On-line interactive system and method for providing content and advertising information to a targeted set of viewers |
WO1997021183A1 (en) | 1995-12-08 | 1997-06-12 | Bell Communications Research, Inc. | Method and system for placing advertisements in a computer network |
US5848397A (en) | 1996-04-19 | 1998-12-08 | Juno Online Services, L.P. | Method and apparatus for scheduling the presentation of messages to computer users |
US5933827A (en) * | 1996-09-25 | 1999-08-03 | International Business Machines Corporation | System for identifying new web pages of interest to a user |
US5948061A (en) | 1996-10-29 | 1999-09-07 | Double Click, Inc. | Method of delivery, targeting, and measuring advertising over networks |
US6078914A (en) | 1996-12-09 | 2000-06-20 | Open Text Corporation | Natural language meta-search system and method |
US6285999B1 (en) | 1997-01-10 | 2001-09-04 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method for node ranking in a linked database |
US6366956B1 (en) * | 1997-01-29 | 2002-04-02 | Microsoft Corporation | Relevance access of Internet information services |
US6012051A (en) * | 1997-02-06 | 2000-01-04 | America Online, Inc. | Consumer profiling system with analytic decision processor |
US6006218A (en) * | 1997-02-28 | 1999-12-21 | Microsoft | Methods and apparatus for retrieving and/or processing retrieved information as a function of a user's estimated knowledge |
JPH10326289A (en) * | 1997-03-28 | 1998-12-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method for providing information and system therefor and storage medium for storing the same program |
US6144944A (en) * | 1997-04-24 | 2000-11-07 | Imgis, Inc. | Computer system for efficiently selecting and providing information |
US6044376A (en) | 1997-04-24 | 2000-03-28 | Imgis, Inc. | Content stream analysis |
US7039599B2 (en) | 1997-06-16 | 2006-05-02 | Doubleclick Inc. | Method and apparatus for automatic placement of advertising |
US5953718A (en) | 1997-11-12 | 1999-09-14 | Oracle Corporation | Research mode for a knowledge base search and retrieval system |
US6134532A (en) * | 1997-11-14 | 2000-10-17 | Aptex Software, Inc. | System and method for optimal adaptive matching of users to most relevant entity and information in real-time |
JPH11282875A (en) | 1998-03-27 | 1999-10-15 | Oki Electric Ind Co Ltd | Information filtering device |
US6182050B1 (en) * | 1998-05-28 | 2001-01-30 | Acceleration Software International Corporation | Advertisements distributed on-line using target criteria screening with method for maintaining end user privacy |
US6167382A (en) | 1998-06-01 | 2000-12-26 | F.A.C. Services Group, L.P. | Design and production of print advertising and commercial display materials over the Internet |
US6327574B1 (en) | 1998-07-07 | 2001-12-04 | Encirq Corporation | Hierarchical models of consumer attributes for targeting content in a privacy-preserving manner |
JP2000132559A (en) | 1998-10-23 | 2000-05-12 | Hitachi Ltd | Information filtering system and profile updating method in the same |
US6985882B1 (en) | 1999-02-05 | 2006-01-10 | Directrep, Llc | Method and system for selling and purchasing media advertising over a distributed communication network |
US6493702B1 (en) * | 1999-05-05 | 2002-12-10 | Xerox Corporation | System and method for searching and recommending documents in a collection using share bookmarks |
JP2000339322A (en) | 1999-05-25 | 2000-12-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and device for specifying user attribute and recording medium with its method |
US6721713B1 (en) * | 1999-05-27 | 2004-04-13 | Andersen Consulting Llp | Business alliance identification in a web architecture framework |
US6269361B1 (en) | 1999-05-28 | 2001-07-31 | Goto.Com | System and method for influencing a position on a search result list generated by a computer network search engine |
US6711585B1 (en) * | 1999-06-15 | 2004-03-23 | Kanisa Inc. | System and method for implementing a knowledge management system |
KR200176023Y1 (en) | 1999-10-25 | 2000-03-15 | 김익홍 | Cover Hinge Connection Structure for Kimchi Refrigerator |
CA2293031A1 (en) | 1999-12-20 | 2001-06-20 | Laurent Bensemana | Consumer profile determination and validation |
US6981040B1 (en) * | 1999-12-28 | 2005-12-27 | Utopy, Inc. | Automatic, personalized online information and product services |
KR20010076023A (en) | 2000-01-24 | 2001-08-11 | 김태윤 | Method for constructing and providing user profile and advertisement method using the same |
JP3656986B2 (en) | 2000-02-14 | 2005-06-08 | 日本電信電話株式会社 | Related discovery type information browsing system |
US6401075B1 (en) | 2000-02-14 | 2002-06-04 | Global Network, Inc. | Methods of placing, purchasing and monitoring internet advertising |
US8352331B2 (en) * | 2000-05-03 | 2013-01-08 | Yahoo! Inc. | Relationship discovery engine |
US20020049635A1 (en) * | 2000-09-06 | 2002-04-25 | Khanh Mai | Multiple advertising |
JP2002368822A (en) | 2001-06-04 | 2002-12-20 | Kyurio:Kk | Electronic mail marketing system |
JPWO2003017137A1 (en) | 2001-08-21 | 2004-12-09 | 富士通株式会社 | User profile management device and recommendation device |
US7162522B2 (en) * | 2001-11-02 | 2007-01-09 | Xerox Corporation | User profile classification by web usage analysis |
US8352499B2 (en) | 2003-06-02 | 2013-01-08 | Google Inc. | Serving advertisements using user request information and user information |
US7136875B2 (en) | 2002-09-24 | 2006-11-14 | Google, Inc. | Serving advertisements based on content |
US20040059712A1 (en) | 2002-09-24 | 2004-03-25 | Dean Jeffrey A. | Serving advertisements using information associated with e-mail |
KR100517809B1 (en) * | 2002-12-23 | 2005-10-04 | 한국전자통신연구원 | Method of applying user preference profiles onto web content service |
US7647299B2 (en) * | 2003-06-30 | 2010-01-12 | Google, Inc. | Serving advertisements using a search of advertiser web information |
US7346615B2 (en) * | 2003-10-09 | 2008-03-18 | Google, Inc. | Using match confidence to adjust a performance threshold |
-
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190102529A (en) * | 2018-02-26 | 2019-09-04 | 광운대학교 산학협력단 | Apparatus and method for analyzing target using topic |
KR102155342B1 (en) * | 2019-07-25 | 2020-09-11 | (주)마콘컴퍼니 | System for providing multi-parameter analysis based commercial service using influencer matching to company |
WO2023177144A1 (en) * | 2022-03-17 | 2023-09-21 | 삼성전자 주식회사 | Apparatus and method for determining target to be advertised |
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